Task1.PyTorch的基本概念

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Task1.PyTorch的基本概念

1.什么是Pytorch,为什么选择Pytroch? PyTorch的前身便是Torch,其底层和Torch框架一样,但是使用Python重新写了很多内容,不仅更加灵活,支持动态图,而且提供了Python接口.是一个以Python优先的深度学习框架,不仅能够实现强大的GPU加速,同时还支持动态神经网络,这是很多主流深度学习框架比如Tensorflow等都不支持的. PyTorch既可以看作加入了GPU支持的numpy,同时也可以看成一个拥有自动求导功能的强大的深度神经网络.除了Facebook外…

神经网络架构PYTORCH－几个概念

使用Pytorch之前,有几个概念需要弄清楚．什么是Tensors(张量)? 这个概念刚出来的时候,物理科班出身的我都感觉有点愣住了,好久没有接触过物理学的概念了．这个概念,在物理学中怎么解释呢? 张量是一个可用来表示在一些矢量.标量和其他张量之间的线性关系的多线性函数. 用在神经网络架构PyTorch中,又是怎么的概念呢? PyTorch Tensor 在概念上与 numpy 数组相同: Tensor 是一个n维数组, PyTorch 也提供了很多能在这些 Tensor 上操作的函数. 像…

pytorch源码解析：Python层 pytorchmodule源码

尝试使用了pytorch,相比其他深度学习框架,pytorch显得简洁易懂.花时间读了部分源码,主要结合简单例子带着问题阅读,不涉及源码中C拓展库的实现. 一个简单例子实现单层softmax二分类,输入特征维度为4,输出为2,经过softmax函数得出输入的类别概率.代码示意:定义网络结构:使用SGD优化:迭代一次,随机初始化三个样例,每个样例四维特征,target分别为1,0,1:前向传播,使用交叉熵计算loss:反向传播,最后由优化算法更新权重,完成一次迭代. import torch…

[PyTorch入门]之从示例中学习PyTorch

Learning PyTorch with examples 来自这里. 本教程通过自包含的示例来介绍PyTorch的基本概念. PyTorch的核心是两个主要功能: 可在GPU上运行的,类似于numpy的多维tensor 自动区分构建的和训练的神经网络我们将使用全连接ReLU网络作为示例.网络中包含单个隐藏层,通过最小化网络输出与真实输出之间的欧氏距离,用梯度下降训练来拟合随机数据. Tensor Warm-up: numpy 在介绍PyTorch之前,我们先用numpy来实现网络. Num…

通过实例学习 PyTorch

通过范例学习 PyTorch 本博文通过几个独立的例子介绍了 PyTorch 的基础概念. 其核心,PyTorch 提供了两个主要的特征: 一个 n-维张量(n-dimensional Tensor),类似 NumPy 但是可以运行在 GPU 设备上构建和训练神经网络,可自动求微分我们将使用三阶多项式去拟合 y=sin(x) 的问题作为我们的例子.神经网络将会有 4 个参数,并且将使用梯度下降通过最小化(minimizing)网络输出和真实输出的欧氏距离(Euclidean distance…

通过示例学习PYTORCH

注意:这是旧版本的PyTorch教程的一部分.你可以在Learn the Basics查看最新的开始目录. 该教程通过几个独立的例子较少了PyTorch的基本概念. 核心是:PyTorch提供了两个主要的特性: 一个n维的Tensor,与Numpy相似但可以在GPU上运行构建和训练神经网络的自动微分我们将使用一个三阶多项式拟合 \(y=sin(x)\) 的问题作为我们的运行示例.该网络会有4个参数,将使用梯度下降来训练,通过最小化神经网络输出和真值之间的欧氏距离来拟合随机数据. Tensor…

torch.nn 的本质

torch.nn 的本质 PyTorch 提供了各种优雅设计的 modules 和类 torch.nn,torch.optim,Dataset 和 DataLoader 来帮助你创建并训练神经网络.为了充分利用它们的力量并且根据你的问题定制它们,你需要真正地准确了解它们在做什么.为了建立这种理解,我们首先从这些模型(models)上不使用任何特性(features)在 MNIST 数据集上训练一个基本的神经网络:我们将从最基本的 PyTorch Tensor 功能开始.然后,我们每次在 torc…