pytorch 操作手册
时间: 2023-11-07 14:05:30 浏览: 36
Pyorch 是一个与 Numpy 类似的张量操作库但与 Numpy 不同的是,PyTorch 对 GPU 支持更好。PyTorch 和 Torch 使用相同的底层,只是使用了不同的上层包装语言。Torch 使用的是 Lua,而 PyTorch 使用的是 Python。PyTorch 提供了许多不同的模块和功能,包括张量操作、神经网络模块、损失函数、优化器、数据加载等。
PyTorch 的一些常用模块包括:
1. torch:张量操作库
2. torch.nn:神经网络模块
3. torch.nn.functional:损失函数、激活函数、卷积函数等
4. torch.optim:优化器,如 SGD、Adam 等
5. torch.utils:数据集和数据加载器
6. torchvision:流行的数据集、模型架构和图像转换等
下面是一个神经网络的完整代码模板:
```
import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
import torch.optim as optim
# 定义神经网络模型
class Net(nn.Module):
def __init__(self):
super(Net, self).__init__()
self.fc1 = nn.Linear(100, 50)
self.fc2 = nn.Linear(50, 10)
def forward(self, x):
x = F.relu(self.fc1(x))
x = self.fc2(x)
return x
# 创建模型和优化器
model = Net()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
# 训练模型
for epoch in range(10):
optimizer.zero_grad()
output = model(input)
loss = criterion(output, target)
loss.backward()
optimizer.step()
```