cuda 11.7 支持的pytorch 命令
时间: 2023-09-25 18:12:26 浏览: 162
CUDA 11.7 支持的 PyTorch 命令与之前版本的 PyTorch 命令相同。以下是一些常用的 PyTorch 命令:
1. 创建张量:
```python
import torch
# 创建一个空张量
x = torch.empty(5, 3)
# 创建一个随机初始化的张量
x = torch.rand(5, 3)
# 创建一个全零张量
x = torch.zeros(5, 3, dtype=torch.float)
# 创建一个指定值的张量
x = torch.tensor([5.5, 3])
```
2. 张量运算:
```python
# 加法
y = torch.rand(5, 3)
print(x + y)
# 减法
print(x - y)
# 乘法
print(x * y)
# 除法
print(x / y)
```
3. 改变张量形状:
```python
# 改变张量形状
x = torch.randn(4, 4)
y = x.view(16)
z = x.view(-1, 8) # -1 表示自动推断大小
```
4. 自动求导:
```python
# 自动求导
x = torch.ones(5, requires_grad=True)
y = x + 2
z = y * y * 3
out = z.mean()
out.backward()
print(x.grad)
```
5. 模型构建:
```python
# 定义一个简单的神经网络
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
class Net(nn.Module):
def __init__(self):
super(Net, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(1, 6, 3)
self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)
self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 3)
self.fc1 = nn.Linear(16 * 6 * 6, 120)
self.fc2 = nn.Linear(120, 84)
self.fc3 = nn.Linear(84, 10)
def forward(self, x):
x = self.pool(F.relu(self.conv1(x)))
x = self.pool(F.relu(self.conv2(x)))
x = x.view(-1, 16 * 6 * 6)
x = F.relu(self.fc1(x))
x = F.relu(self.fc2(x))
x = self.fc3(x)
return x
net = Net()
```
这些命令只是 PyTorch 中的一部分,还有很多其他的命令可以使用。您可以参考 PyTorch 的官方文档来了解更多信息:https://pytorch.org/docs/stable/index.html。
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