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pytorch学习笔记(1)

pytorch的模块

Pytorch 官方文档链接: https://pytorch.org/docs/stable
torch.nn:神经网络相关api
torch.option: 优化算法
torch.utils.data : dataset,dataLoader
image

1.pytorch和tensorflow区别

2.tensor(向量)相关操作

形状:

声明一个tensor:

squeeze操作:压缩一个维度

unsqueeze操作:

Transpose:维度对调

cat:联合几个tensor

运算操作:

和numpy的区别:

3.运行设备设置

pytorch默认是在CPU上计算,如果在GPU上跑要特别声明下:

x = x.to('cpu')
x = x.to('cuda')
torch.cuda.is_available() #检查设备状态

4.怎么计算梯度Gradient

代码:

import torch
import numpy as npx = torch.tensor([[1.,0.],[-1.,1.]],requires_grad=True)
y = x.pow(2) #这里是每个元素的平方
print(y)
z = x.pow(2).sum() #所有元素的平方和
print(z)
z.backward()  #z值对每个矩阵元素反向求导
g = x.grad
print(g)x_num = np.array([[4.,3.],[-1.,1.]])
y_num = x_num**2
print(y_num)
print(sum(sum(y_num)))

输出结果:

5.Dataset& Dataloader

6.torch.nn --神经网络层
Linear Layer:
nn.Linear(in_features, out_features)

Actication functions:

nn.sigmoid()
nn.ReLU()

Loss functions:

nn.MSELoss()           #均方误差损失
nn.CrossEntropyLoss()  #交叉熵损失

构造自己的神经网络:

7.validation Set:

8.Testting Set

9.Save/Load Neural Network

10.其它套件

截图来源:李宏毅机器学习课程

http://www.hskmm.com/?act=detail&tid=36918

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