PyTorch 是一个流行的开源深度学习库，它提供了易于使用的 API 来构建和训练神经网络。以下是一些关于 PyTorch API 的参考信息。

安装 PyTorch

在开始之前，确保你已经安装了 PyTorch。你可以通过以下链接了解如何安装 PyTorch：安装 PyTorch

基础 API

  • torch.nn.Module: 所有 PyTorch 模型的基类。
  • torch.optim: 提供多种优化算法，如 SGD、Adam 等。
  • torch.tensor: 创建张量，是 PyTorch 中所有数据的基础。

模型构建

构建模型时，通常会用到以下类和方法：

  • torch.nn.Linear: 全连接层。
  • torch.nn.Conv2d: 卷积层。
  • torch.nn.MaxPool2d: 最大池化层。

训练模型

训练模型时，需要定义损失函数和优化器：

  • torch.nn.MSELoss: 均方误差损失函数。
  • torch.optim.Adam: Adam 优化器。

示例代码

以下是一个简单的模型训练示例：

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

# 定义模型
class SimpleModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SimpleModel, self).__init__()
        self.linear = nn.Linear(10, 1)

    def forward(self, x):
        return self.linear(x)

# 实例化模型
model = SimpleModel()

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

# 训练模型
for epoch in range(100):
    optimizer.zero_grad()
    output = model(torch.randn(10))
    loss = criterion(output, torch.randn(1))
    loss.backward()
    optimizer.step()

更多关于 PyTorch 模型的信息，请访问 PyTorch 模型教程

图片示例

中心卷积层

Conv2d

最大池化层

MaxPool2d