PyTorch 是一個開源的機(jī)器學(xué)習(xí)庫，廣泛應(yīng)用于計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理等領(lǐng)域。本教程將詳細(xì)講解 PyTorch 的基礎(chǔ)知識。

一、PyTorch 簡介

PyTorch 是由 Facebook AI Research 實(shí)驗(yàn)室開發(fā)的開源機(jī)器學(xué)習(xí)庫，具有以下特點(diǎn)：

• 動態(tài)計(jì)算圖 ：PyTorch 采用動態(tài)計(jì)算圖，允許在運(yùn)行時動態(tài)調(diào)整網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，提供了更大的靈活性。
• 易于使用的 API ：PyTorch 提供了簡單直觀的 API，方便用戶快速上手。
• 強(qiáng)大的社區(qū)支持 ：PyTorch 擁有活躍的開發(fā)者社區(qū)，提供了豐富的教程和示例代碼。

二、張量操作

張量是 PyTorch 中的基本數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，類似于 NumPy 中的數(shù)組。

import torch


## 創(chuàng)建張量
x = torch.tensor([1, 2, 3])
y = torch.tensor([4, 5, 6])


## 張量運(yùn)算
z = x + y
print(z)

三、自動求導(dǎo)

PyTorch 提供了自動求導(dǎo)功能，可以自動計(jì)算梯度。

x = torch.tensor(2.0, requires_grad=True)
y = x ** 2
y.backward()
print(x.grad)

四、模型構(gòu)建

使用 PyTorch 構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型非常簡單。

import torch.nn as nn


class SimpleModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SimpleModel, self).__init__()
        self.linear = nn.Linear(10, 5)


    def forward(self, x):
        return self.linear(x)


model = SimpleModel()
print(model)

五、模型訓(xùn)練

訓(xùn)練模型是深度學(xué)習(xí)中的關(guān)鍵步驟。

import torch.optim as optim


## 定義損失函數(shù)和優(yōu)化器
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)


## 訓(xùn)練模型
for epoch in range(10):
    optimizer.zero_grad()
    output = model(torch.randn(1, 10))
    loss = criterion(output, torch.randn(1, 5))
    loss.backward()
    optimizer.step()
    print(f'Epoch {epoch + 1}, Loss: {loss.item()}')

六、模型保存與加載

訓(xùn)練完成后，可以保存和加載模型。

## 保存模型
torch.save(model.state_dict(), 'model.pth')


## 加載模型
model.load_state_dict(torch.load('model.pth'))

通過本教程，大家可以在編程獅（W3Cschool）平臺上輕松掌握 PyTorch 的基礎(chǔ)知識。PyTorch 是深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的重要工具，希望大家能夠?qū)W以致用，在實(shí)際項(xiàng)目中靈活應(yīng)用這些技術(shù)。在編程獅（W3Cschool）學(xué)習(xí)更多相關(guān)內(nèi)容，提升你的深度學(xué)習(xí)開發(fā)技能。