深度学习框架pytorch入门与实践

PyTorch是一个基于Python的科学计算包，主要针对两类人群：NumPy的替代品，可利用GPU的强大性能进行计算；一种深度学习研究平台，提供最大的灵活性和速度。

以下是入门和实践PyTorch的步骤：

1. 安装PyTorch

可以使用pip或conda等包管理器安装PyTorch。安装命令如下：

pip install torch

2. 创建Tensor

Tensor是PyTorch的基本数据结构，可以看作是一个多维数组。可以使用以下代码创建Tensor：

import torch
x = torch.Tensor([[1, 2], [3, 4]])

3. 自动求导

PyTorch的一个重要特性是自动求导。可以使用以下代码创建一个可求导的Tensor：

import torch
x = torch.Tensor([2])
x.requires_grad = True

4. 构建模型

可以使用PyTorch中的nn模块构建神经网络模型。以下代码构建了一个简单的全连接神经网络模型：

import torch.nn as nn
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(10, 5)
        self.fc2 = nn.Linear(5, 2)
    def forward(self, x):
        x = self.fc1(x)
        x = nn.ReLU()(x)
        x = self.fc2(x)
        return x

5. 训练模型

可以使用PyTorch中的优化器和损失函数训练模型。以下代码使用随机梯度下降优化器和交叉熵损失函数训练模型：

import torch.optim as optim
net = Net()
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.01)
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
for epoch in range(10):
    running_loss = 0.0
    for i, data in enumerate(trainloader, 0):
        inputs, labels = data
        optimizer.zero_grad()
        outputs = net(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()
        running_loss += loss.item()
    print('[%d, %5d] loss: %.3f' % (epoch + 1, i + 1, running_loss / len(trainloader)))

6. 保存和加载模型

可以使用以下代码保存和加载模型：

torch.save(net.state_dict(), 'model.pth')
net.load_state_dict(torch.load('model.pth'))

以上是PyTorch的入门和实践步骤。可以通过阅读官方文档和参考其他教程深入学习PyTorch。