pytorch 深度学习
时间: 2023-09-12 19:12:47 浏览: 84
PyTorch是一个用于深度学习的开源机器学习框架。它提供了丰富的工具和库,使得构建和训练神经网络变得更加容易。PyTorch的设计理念是简单易用,同时也提供了灵活性和高性能。它基于张量(Tensor)这一数据结构进行计算,张量是PyTorch中进行数据存储和运算的基本单元。
PyTorch中的深度学习主要依赖于神经网络模型。神经网络模型是由多个层组成的,每一层都包含一些可学习的参数。通过输入数据将数据在各个层之间传递,并在每一层中进行计算和优化,最终得到输出结果。
在PyTorch中,我们可以使用torch.Tensor()方法来创建张量。张量可以是任意维度的,例如标量、向量、矩阵等。我们可以使用torch.zeros()、torch.ones()、torch.rand()等方法来快速创建不同形状和数值的张量。此外,PyTorch还提供了autograd功能,可以自动计算梯度,对于深度学习的反向传播过程非常有用。
总结来说,PyTorch是一个用于深度学习的框架,它基于张量进行计算,并提供了丰富的工具和库来构建和训练神经网络模型。通过PyTorch,我们可以轻松地实现深度学习算法并进行模型训练。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [PyTorch深度学习入门 || 系列(一)](https://blog.csdn.net/weixin_42521185/article/details/123627282)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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