【PyTorch深度学习60分钟快速入门】Part5：数据并行化

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【PyTorch深度学习60分钟快速入门】Part5：数据并行化

在本节中,我们将学习如何利用DataParallel使用多个GPU. 在PyTorch中使用多个GPU非常容易,你可以使用下面代码将模型放在GPU上: model.gpu() 然后,你可以将所有张量拷贝到GPU上: mytensor = my_tensor.gpu() 请注意,仅仅调用my_tensor.gpu()并不会将张量拷贝到GPU上,你需要将它指派给一个新的张量,然后在GPU上使用这个新张量. 在多个GPU上执行你的前向和后向传播是一件很自然的事情.然而,PyTorch默认情况下只会…

【PyTorch深度学习60分钟快速入门】Part1：PyTorch是什么？

0x00 PyTorch是什么? PyTorch是一个基于Python的科学计算工具包,它主要面向两种场景: 用于替代NumPy,可以使用GPU的计算力一种深度学习研究平台,可以提供最大的灵活性和速度 0x01 开始学习 1.Tensors Tensors(张量)类似于numpy的ndarrays,不过Tensors还可以运行于GPU上以提升计算速度. from __future__ import print_function import torch 创建一个5x3且未初始化的矩阵: x…

【PyTorch深度学习60分钟快速入门】Part0：系列介绍

说明:本系列教程翻译自PyTorch官方教程<Deep Learning with PyTorch: A 60 Minute Blitz>,基于PyTorch 0.3.0.post4 教程目标在高层次上理解PyTorch的Tensor库和神经网络训练一个小型的神经网络来分类图像前提条件假设读者熟悉基础的NumPy库确保已经安装了torch和torchvision包系列目录 PyTorch是什么? Autograd:自动化微分神经网络训练分类器数据并行化…

【PyTorch深度学习60分钟快速入门】Part4：训练一个分类器

太棒啦!到目前为止,你已经了解了如何定义神经网络.计算损失,以及更新网络权重.不过,现在你可能会思考以下几个方面: 0x01 数据集通常,当你需要处理图像.文本.音频或视频数据时,你可以使用标准的python包将数据加载到numpy数组中.然后你可以将该数组转换成一个torch.*Tensor. 对于图像,Pillow.OpenCV这些包将有所帮助. 对于音频,可以使用scipy和librosa包. 对于文本,无论是基于原始的Python还是Cython的加载,或者NLTK和SpaCy都将…

【PyTorch深度学习60分钟快速入门】Part3：神经网络

神经网络可以通过使用torch.nn包来构建. 既然你已经了解了autograd,而nn依赖于autograd来定义模型并对其求微分.一个nn.Module包含多个网络层,以及一个返回输出的方法forward(input) . 例如,查看下图中的对数字图片分类的网络: 这是一个简单的前馈网络.它接受输入,并将输入依次通过多个层,然后给出输出结果. 对于神经网络来说,一个经典的训练过程包括以下步骤: 定义一个包含一些可学习的参数(或权重)的神经网络对输入数据集进行迭代通过网络处理输入计算…

【PyTorch深度学习60分钟快速入门】Part2：Autograd自动化微分

在PyTorch中,集中于所有神经网络的是autograd包.首先,我们简要地看一下此工具包,然后我们将训练第一个神经网络. autograd包为张量的所有操作提供了自动微分.它是一个运行式定义的框架,这意味着你的后向传播是由你的代码运行方式来定义的,并且每一个迭代都可以是不同的. 下面,让我们使用一些更简单的术语和例子来解释这个问题. 0x01 变量(Variable) autograd.Variable是autograd包的核心类,它封装了一个张量,并支持几乎所有在该张量上定义的操作.一…

pytorch深度学习60分钟闪电战

https://pytorch.org/tutorials/beginner/deep_learning_60min_blitz.html 官方推荐的一篇教程 Tensors #Construct a 5x3 matrix, uninitialized: x = torch.empty(5, 3) #Construct a randomly initialized matrix: x = torch.rand(5, 3) # Construct a matrix filled zeros and…