PyTorch 高级教程

在这个教程中，我们将深入探讨 PyTorch 的高级功能和应用。PyTorch 是一个流行的开源机器学习库，广泛用于深度学习研究。

高级主题

• 自定义损失函数：了解如何创建和实现自定义损失函数。
• 自定义层：学习如何定义和实现自定义神经网络层。
• 分布式训练：掌握如何使用 PyTorch 进行分布式训练以加速模型训练。
• 可视化：探索如何使用 PyTorch 的可视化工具来更好地理解模型。

实践示例

以下是一个简单的自定义损失函数的例子：

import torch
import torch.nn as nn

class CustomLoss(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(CustomLoss, self).__init__()

    def forward(self, inputs, targets):
        return torch.mean((inputs - targets) ** 2)

# 使用自定义损失函数
loss = CustomLoss()
output = torch.randn(10)
target = torch.randn(10)
loss_output = loss(output, target)
print(loss_output)

扩展阅读

如果你想要进一步了解 PyTorch，可以阅读我们的PyTorch 入门教程。

图片示例


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