python使用pytorch
时间: 2023-10-24 17:19:44 浏览: 53
Python 使用 PyTorch 是非常方便的。PyTorch 是一个基于 Python 的科学计算库,它有着以下特点:
- 类似于 NumPy 的张量操作,但在 GPU 上可以加速
- 计算图自动求导
- 深度神经网络建模工具包
下面是使用 PyTorch 实现一个简单的线性回归模型的示例代码:
```python
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
# 定义输入数据
x = torch.tensor([[1.0], [2.0], [3.0], [4.0]])
y = torch.tensor([[3.0], [5.0], [7.0], [9.0]])
# 定义模型
class LinearRegression(nn.Module):
def __init__(self):
super(LinearRegression, self).__init__()
self.linear = nn.Linear(1, 1)
def forward(self, x):
out = self.linear(x)
return out
model = LinearRegression()
# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
# 训练模型
num_epochs = 1000
for epoch in range(num_epochs):
# 前向传播
outputs = model(x)
loss = criterion(outputs, y)
# 反向传播和优化
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
if (epoch+1) % 100 == 0:
print('Epoch [{}/{}], Loss: {:.4f}'.format(epoch+1, num_epochs, loss.item()))
# 预测结果
model.eval()
with torch.no_grad():
predict = model(torch.tensor([[5.0]]))
print('预测结果: {:.2f}'.format(predict.item()))
```
这个示例代码中,我们定义了一个简单的线性回归模型,并使用 PyTorch 提供的优化器和损失函数进行训练和预测。
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