PyTorch 是一个流行的开源深度学习库，它提供了灵活的接口和动态计算图，非常适合于研究和开发。以下是一些关于 PyTorch 的入门教程和高级技巧。

入门教程

  1. 安装 PyTorch

    • 首先，你需要安装 PyTorch。你可以从 PyTorch 官网 下载适合你操作系统的安装包。

  2. 基础概念

    • 了解 PyTorch 的基本概念，如张量、自动微分和神经网络。

  3. 简单神经网络

    • 从一个简单的神经网络开始，学习如何构建和训练一个模型。

高级技巧

  1. 数据加载和预处理

    • 学习如何有效地加载数据和进行预处理。

  2. 模型优化

    • 探索不同的优化器，如 SGD、Adam 和 RMSprop。

  3. 模型评估

    • 学习如何评估模型性能，使用准确率、召回率等指标。

  4. 迁移学习

    • 了解如何使用预训练模型进行迁移学习。

示例代码

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# 创建一个简单的神经网络
class SimpleNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SimpleNet, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(784, 500)
        self.relu = nn.ReLU()
        self.fc2 = nn.Linear(500, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.fc1(x)
        x = self.relu(x)
        x = self.fc2(x)
        return x

# 实例化网络和优化器
net = SimpleNet()
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.01)

# 训练网络
for epoch in range(10):
    optimizer.zero_grad()
    output = net(torch.randn(64, 784))
    loss = nn.functional.nll_loss(output, torch.randint(0, 10, (64,)))
    loss.backward()
    optimizer.step()

扩展阅读

PyTorch Logo