PyTorch 是一个流行的开源深度学习框架，广泛用于研究和工业应用。本指南旨在帮助您了解如何在 PyTorch 中进行深度学习实验。

快速开始

以下是使用 PyTorch 进行深度学习实验的几个基本步骤：

  1. 安装 PyTorch：PyTorch 官方安装指南
  2. 准备数据集：选择合适的数据集进行实验。
  3. 定义模型：根据您的需求设计深度学习模型。
  4. 训练模型：使用数据集训练模型。
  5. 评估模型：在测试集上评估模型的性能。
  6. 优化模型：根据评估结果调整模型参数。

实验案例

以下是一个简单的 PyTorch 实验案例，使用 MNIST 数据集进行手写数字识别：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torchvision import datasets, transforms

# 数据预处理
transform = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))
])

# 加载数据集
train_dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=64, shuffle=True)

# 定义模型
class SimpleNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SimpleNN, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(28*28, 128)
        self.fc2 = nn.Linear(128, 10)

    def forward(self, x):
        x = x.view(-1, 28*28)
        x = torch.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x

model = SimpleNN()

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

# 训练模型
for epoch in range(5):
    for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader):
        optimizer.zero_grad()
        output = model(data)
        loss = criterion(output, target)
        loss.backward()
        optimizer.step()
        if batch_idx % 100 == 0:
            print(f'Epoch {epoch} Batch {batch_idx} Loss: {loss.item()}')

# 评估模型
test_dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=False, transform=transform)
test_loader = torch.utils.data.DataLoader(test_dataset, batch_size=64, shuffle=False)

correct = 0
total = 0
with torch.no_grad():
    for data, target in test_loader:
        outputs = model(data)
        _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
        total += target.size(0)
        correct += (predicted == target).sum().item()

print(f'Accuracy of the network on the 10000 test images: {100 * correct / total}%')

扩展阅读

希望这份指南能帮助您在 PyTorch 中进行深度学习实验。祝您学习愉快！