PyTorch代码段合集：基础配置与张量处理

"PyTorch常用代码段合集1，包含基本配置、张量处理、模型定义与操作、数据处理、模型训练与测试等领域的实用代码片段，旨在提供全面的PyTorch编程参考。" PyTorch是一个强大的深度学习框架，它的灵活性和易用性使其在科研和工业应用中广泛流行。以下是一些PyTorch中的关键知识点： 1. **基本配置** - **导入包和版本查询**：通常，我们首先会导入必要的包，如`torch`、`torch.nn`、`torchvision`，并打印出PyTorch及CUDA的版本信息，确保环境一致性。 - **可复现性**：为了保证实验结果的可复现性，需要设定随机种子，包括`numpy`和`torch`的种子，以及`cudnn`的确定性设置。注意，跨硬件的完全可复现性可能受限，但在同一硬件上应可实现。 - **显卡设置**：可以通过`torch.cuda.is_available()`检查是否可用GPU，并选择合适的设备。若需指定特定GPU，可以使用`CUDA_VISIBLE_DEVICES`环境变量。 2. **张量处理** - **设备配置**：根据GPU可用性，将张量操作分配到CPU或GPU上，使用`torch.device()`函数。默认情况下，张量将在CPU上创建，除非明确指定了GPU。 - **显存管理**：可以使用环境变量`CUDA_VISIBLE_DEVICES`来选择使用哪些GPU。此外，可以使用命令行工具或在代码中手动清理GPU显存。 3. **模型定义与操作** - PyTorch中，模型通常通过`nn.Module`子类化来定义，其中包含`forward`方法定义前向传播过程。 - 模型的参数可以通过`self.parameters()`获取，用于优化器更新。 4. **数据处理** - PyTorch提供`torch.utils.data.Dataset`和`DataLoader`类来处理数据。`Dataset`表示数据集，`DataLoader`则负责分批加载数据并处理并发。 - 自定义数据预处理通常通过继承`Dataset`并重写`__getitem__`和`__len__`方法实现。 5. **模型训练与测试** - 训练循环通常涉及`for epoch in range(num_epochs):`，每个epoch内遍历数据集，进行前向传播、损失计算、反向传播和优化器更新。 - 测试时，模型通常切换到评估模式(`model.eval()`)，关闭dropout和batch normalization的训练行为。 - 使用`with torch.no_grad():`上下文管理器可以避免在计算过程中保存梯度，提高效率。 6. **其他Tips** - `torch.nn.functional`模块提供了许多常用的激活函数、损失函数和转换操作，如ReLU、CrossEntropyLoss等。 - `torch.autograd.grad`用于手动计算梯度，而`model.backward()`用于自动求梯度。 - `torch.optim`提供了多种优化器，如SGD、Adam等，用于更新模型参数。 以上是PyTorch常用代码段合集的部分内容，这些代码段可以帮助开发者更高效地进行深度学习项目。在实践中，理解并熟练运用这些知识点对于提升开发效率和模型性能至关重要。