PyTorch 学习

PyTorch是一个开源的深度学习框架，由Facebook人工智能研究所（FAIR）开发，它以其动态计算图、易于使用的API和高度灵活性而著名，非常适合研究实验以及快速原型设计。在PyTorch中，你可以使用Python编程直接操作张量（multi-dimensional arrays），并且模型的定义和训练过程更加直观。

以下是PyTorch学习的一些关键概念和步骤：

1. **张量（Tensors）**：PyTorch的核心数据结构，类似于NumPy中的数组，用于表示多维数据，支持GPU加速。

2. **PyTorch的两个主要部分**：`torch`库提供张量操作和基本神经网络模块，`nn`模块则包含预定义的神经网络层和架构。

3. **自动梯度（Automatic Differentiation）**：PyTorch能够自动计算梯度，这对于反向传播算法至关重要，这是训练深度学习模型的基础。

4. **定义模型**：使用`nn.Module`类创建自定义模型，通过`forward`方法定义模型的前向传播过程。

5. **损失函数和优化器**：选择合适的损失函数（如交叉熵）和优化器（如SGD、Adam等）来调整模型参数。

6. **训练循环（Training Loop）**：用数据迭代器遍历训练集，进行前向传播、计算损失、反向传播和更新权重。

7. **验证和测试**：用独立的验证集和测试集评估模型性能，防止过拟合。

8. **GPU支持**：如果拥有GPU，可以通过`.to('cuda')`将张量移动到GPU加速运算。