PyTorch 高级教程

PyTorch 是一个流行的深度学习框架，本文将介绍一些 PyTorch 的高级使用技巧和技巧。

高级特性

1. 动态计算图：PyTorch 的动态计算图使得调试和实验变得更加容易。
2. GPU 加速：通过使用 PyTorch 的 CUDA 支持，可以在 GPU 上进行高效的计算。
3. 自定义层和模型：PyTorch 允许用户自定义层和模型，以便于进行定制化开发。

实例

以下是一个使用 PyTorch 实现的卷积神经网络（CNN）的例子：

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

# 定义一个简单的CNN
class SimpleCNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SimpleCNN, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 20, 5)
        self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)
        self.conv2 = nn.Conv2d(20, 50, 5)
        self.fc1 = nn.Linear(50 * 4 * 4, 500)
        self.fc2 = nn.Linear(500, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.pool(torch.relu(self.conv1(x)))
        x = self.pool(torch.relu(self.conv2(x)))
        x = x.view(-1, 50 * 4 * 4)
        x = torch.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x

# 实例化网络和优化器
net = SimpleCNN()
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)

# 训练网络
# ...

更多资源

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