pytorch常用命令

PyTorch 是一个流行的深度学习框架，下面是一些 PyTorch 常用的命令：

1. 张量创建和操作：
- `torch.tensor(data)`：根据给定数据创建张量。
- `torch.zeros(shape)`：创建指定形状的全零张量。
- `torch.ones(shape)`：创建指定形状的全一张量。
- `torch.rand(shape)`：创建指定形状的随机张量。
- `torch.Tensor.size()`：获取张量的形状。
- `torch.Tensor.view(shape)`：改变张量的形状。

2. 张量运算：
- `torch.add(tensor1, tensor2)`：将两个张量相加。
- `torch.sub(tensor1, tensor2)`：将一个张量减去另一个张量。
- `torch.mul(tensor1, tensor2)`：将两个张量相乘。
- `torch.div(tensor1, tensor2)`：将一个张量除以另一个张量。
- `torch.mm(tensor1, tensor2)`：执行矩阵乘法操作。

3. 自动求导：
- `tensor.requires_grad_(True)`：启用张量的自动求导功能。
- `tensor.backward()`：计算张量的梯度。
- `optimizer = torch.optim.SGD(parameters, lr=0.01)`：定义一个优化器，如随机梯度下降（SGD）。
- `optimizer.step()`：执行优化器的一步更新。

4. 模型构建和训练：
- 定义模型类和前向传播函数。
- 定义损失函数，如交叉熵损失。
- 定义优化器。
- 在训练循环中执行前向传播、计算损失、反向传播、优化器更新等操作。

这只是一些 PyTorch 常用命令的简单示例，PyTorch 还提供了许多其他功能和命令。你可以查阅官方文档以获取更多详细信息。