PyTorch 高级使用指南

PyTorch 是一个流行的深度学习框架，因其动态计算图和易于使用的 API 而受到广泛欢迎。在这个页面中，我们将探讨 PyTorch 的高级使用技巧和最佳实践。

高级特性

1. 自定义损失函数 自定义损失函数可以帮助你更好地适应特定的问题。以下是如何定义一个自定义损失函数的示例：

   import torch
   import torch.nn as nn
   
   class CustomLoss(nn.Module):
       def __init__(self):
           super(CustomLoss, self).__init__()
   
       def forward(self, outputs, targets):
           return torch.mean((outputs - targets) ** 2)
   
   loss_function = CustomLoss()
   

2. 模型并行 当模型参数过大时，可以使用模型并行来加速训练过程。PyTorch 提供了 torch.nn.DataParallel 和 torch.nn.parallel.DistributedDataParallel 来实现模型并行。

   model = MyModel()
   if torch.cuda.device_count() > 1:
       model = nn.DataParallel(model)
   model.to('cuda')
   

3. 动态图和静态图 PyTorch 提供了两种计算图：动态图和静态图。动态图更加灵活，但静态图在某些情况下可以提供更好的性能。

   import torch
   
   # 动态图
   x = torch.tensor([1, 2, 3])
   y = x * 2
   
   # 静态图
   x = torch.tensor([1, 2, 3], requires_grad=True)
   y = 2 * x
   y.backward()
   

扩展阅读

如果你对 PyTorch 的更多高级特性感兴趣，可以阅读以下文档：

• PyTorch 官方文档

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