jupyter pytorch 简单代码

Jupyter是一种广泛应用于数据科学和机器学习领域的交互式编程环境。它提供了一个交互式的界面，可以同时处理代码、文本和可视化元素，并且支持实时运行代码和即时查看结果。PyTorch是一个用于创建深度学习模型的开源机器学习库，它提供了丰富的工具和函数，可以方便地进行深度学习模型的构建和训练。

下面是一个使用Jupyter和PyTorch的简单代码示例：

# 导入PyTorch库
import torch

# 创建一个随机的张量
x = torch.randn(5, 5)
print("随机张量x：")
print(x)

# 创建一个全零的张量
y = torch.zeros(5, 5)
print("全零张量y：")
print(y)

# 相加两个张量
z = x + y
print("相加结果z：")
print(z)

# 将张量转换为numpy数组
z_numpy = z.numpy()
print("转换为numpy数组z_numpy：")
print(z_numpy)

# 创建一个PyTorch张量并指定设备为GPU
a = torch.tensor([1, 2, 3]).cuda()
print("GPU张量a：")
print(a)

在Jupyter中，可以逐个单元格地执行代码，并且可以实时查看结果。上面的代码先导入PyTorch库，然后创建了几个张量，并进行了一些操作，最后还演示了如何在GPU上创建一个张量。代码非常简单，但可以展示Jupyter和PyTorch的基本用法。

相关问题

jupyter pytorch

您好！对于使用Jupyter Notebook进行PyTorch编程，您需要按照以下步骤进行操作：

1. 安装Jupyter Notebook：您可以使用pip命令或者Anaconda进行安装。如果您使用pip，可以运行以下命令：

pip install jupyter

如果您使用Anaconda，可以运行以下命令：

conda install jupyter

2. 安装PyTorch和其他必要的依赖：首先，您需要安装PyTorch库。您可以在PyTorch官方网站上找到相应的安装指南（https://pytorch.org/get-started/）。根据您的操作系统和CUDA版本选择合适的安装方式。

3. 启动Jupyter Notebook：在终端或命令提示符中，切换到您想要保存Jupyter Notebook文件的目录，并运行以下命令：

jupyter notebook

这将打开一个新的浏览器窗口，并显示Jupyter Notebook的文件浏览器。

4. 创建一个新的Notebook：在Jupyter Notebook文件浏览器中，点击右上角的"New"按钮，然后选择"Python 3"（或者其他支持的内核）创建一个新的Notebook。

5. 编写PyTorch代码：在新创建的Notebook单元格中，您可以编写和执行PyTorch代码。您可以导入PyTorch库，并使用其提供的功能来构建和训练深度学习模型。

6. 运行代码：在编写完代码后，您可以使用Shift + Enter（或者点击工具栏中的运行按钮）来执行单元格中的代码。执行结果将会显示在下方。

请注意，这只是一个简单的指南，帮助您入门Jupyter Notebook与PyTorch的结合使用。您还可以使用Jupyter Notebook的其他功能，如Markdown文本、图形绘制等，来提高编程的效率和可视化能力。祝您编程愉快！如果您还有其他问题，请随时向我提问。

jupyter notebook写pytorch代码

Jupyter Notebook是一个非常流行的交互式计算环境，特别适合用于编写、测试和展示PyTorch代码。它允许你在浏览器中创建和共享包含实时代码、方程、可视化结果以及叙述性文本的文档。

在Jupyter Notebook 中使用 PyTorch 编写深度学习模型通常包括以下几个步骤：

### 1. 安装必要的库

如果你还没有安装 PyTorch 或者其他依赖项，在启动 Jupyter Notebook之前可以先通过命令行工具如pip或conda来进行安装：

# 使用 pip 安装 pytorch 和 torchvision (GPU 版本)
pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117

# 如果你需要 CPU版本，则运行下面这条命令
pip install torch torchvision torchaudio

### 2. 创建并打开一个新的Notebook文件

你可以选择 Python3 的内核来开始书写Python代码了，并将这个新笔记本保存为你想要的名字比如 `pytorch_demo.ipynb`.

### 3. 导入所需的模块

接下来可以在第一个单元格里导入所有需要使用的包：

import torch
from torch import nn, optim
import torchvision.transforms as transforms
from torchvision.datasets import MNIST
from torch.utils.data import DataLoader

以上代码段引入了一些常用的组件——例如 `nn.Module`, 这是用来构建神经网络的基本类；还有优化器 Optimizer ，帮助我们更新权重等等...

### 4. 加载数据集

以MNIST手写字母为例加载训练集与验证集:

transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor(), 
                                transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))])

trainset = MNIST(root='./data', train=True,
                   download=True, transform=transform)

testset = MNIST(root='./data', train=False,
                  download=True, transform=transform)


trainloader = DataLoader(trainset, batch_size=64,
                         shuffle=True,num_workers=2,pin_memory=True)
    
testloader = DataLoader(testset,batch_size=64,
                        shuffle=False,num_workers=2,pin_memory=True)

这里定义了一个简单的预处理流程，然后分别获取到了本地存储的数据集合，并设置好批量大小和其他选项。

### 5. 构建模型结构

我们可以轻松地利用 PyTorch 提供的各种层函数来自由组合出任意复杂的架构。
例如一个两层全连接前馈网络可以用几行简洁清晰的 python 语法表达出来:

class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net,self).__init__()
        
        self.fc1 = nn.Linear(784 , 512) # 输入维度 -> 隐藏层节点数
        
        self.fc2 = nn.Linear(512,10 )   # 隐藏层输出到分类数目
    
    def forward(self,x):      
        x=x.view(-1,784 )
        x=self.fc1(x).relu()
        output=self.fc2(x).log_softmax(dim=-1 )

        return output 

net = Net().cuda() if torch.cuda.is_available else net.cpu()

print(net)

在这个例子里面构造了一种比较基础但是常见的线性变换序列作为我们的预测机制。当然实际项目当中往往还需要加入BN层激活函数Dropout等操作进一步提升泛化能力。

### 6. 模型训练过程

最后就是循环迭代整个样本空间并且不断调整参数使得损失值最小化的过程啦～
为了简化说明只给出核心部分伪码示意一下：

criterion = nn.NLLLoss()
optimizer = optim.AdamW(params=net.parameters(),
                       lr=0.001,
                      weight_decay=0.01 )


for epoch in range(EPOCHS):

      running_loss=0.
  
      for i,(inputs,labels) in enumerate(train_loader):

          optimizer.zero_grad()
          
          outputs=net(inputs.to(device))
          
          loss=criterion(outputs.to(device), labels.to(device))
                  
          loss.backward()
          
          optimizer.step()


          running_loss +=loss.item()*inputs.size()[0]

      print(f"Epoch {epoch+1}/{EPOCHS}, Loss:{running_loss/(i+1)}")

上述代码展示了如何在一个完整的训练周期中对指定轮次（epochs）内的每个批次(batch size)进行正向传播(forward pass)，反向求导(back propagation)，以及梯度下降(update weights).

这只是冰山一角而已哦~ 更多高级技巧诸如分布式训练，混合精度加速等内容都可以继续深入探索！