Pytorch10分钟速成班

人工智能

2024-01-16 04:10:40

PyTorch是一个强大的Python机器学习库，用于构建和训练深度学习模型。它以其灵活性、易用性和速度而闻名，使其成为许多研究人员和从业者的首选工具。

10分钟内了解PyTorch

在本文中，我们将介绍PyTorch的基本概念，并通过示例代码展示如何使用PyTorch构建和训练模型。

1. 什么是PyTorch？

PyTorch是一个Python库，用于构建和训练深度学习模型。它是一个开源框架，这意味着任何人都可以免费使用和修改它。PyTorch由Facebook人工智能研究团队开发，并于2017年首次发布。

2. PyTorch的基本概念

在开始使用PyTorch之前，我们需要了解一些基本概念。

张量： 张量是PyTorch中的基本数据结构。它类似于NumPy中的ndarray，但张量可以在GPU上运行，这使得它们非常适合深度学习。
自动求导： 自动求导是一种计算梯度的技术。梯度是函数对输入的导数。在深度学习中，梯度用于更新模型的参数，使其能够更好地拟合数据。
神经网络： 神经网络是深度学习的基础。神经网络由许多层的神经元组成，每个神经元都执行一个简单的计算。神经网络可以学习从数据中提取模式，并做出预测。

3. 使用PyTorch构建和训练模型

现在，我们已经了解了PyTorch的基本概念，我们可以开始构建和训练模型了。

以下是一个简单的PyTorch代码示例，用于构建和训练一个神经网络来分类MNIST数据集中的手写数字：

import torch
import torchvision

# 加载MNIST数据集
train_data = torchvision.datasets.MNIST(root='./data', train=True, download=True)
test_data = torchvision.datasets.MNIST(root='./data', train=False, download=True)

# 将数据转换为张量
train_data = torch.from_numpy(train_data.data).float() / 255.0
test_data = torch.from_numpy(test_data.data).float() / 255.0

# 定义神经网络模型
model = torch.nn.Sequential(
    torch.nn.Linear(784, 128),
    torch.nn.ReLU(),
    torch.nn.Linear(128, 10)
)

# 定义损失函数和优化器
loss_fn = torch.nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

# 训练神经网络模型
for epoch in range(10):
    for batch in train_data:
        # 前向传播
        y_pred = model(batch[0])

        # 计算损失
        loss = loss_fn(y_pred, batch[1])

        # 反向传播
        loss.backward()

        # 更新模型参数
        optimizer.step()

# 评估神经网络模型
correct = 0
total = 0
with torch.no_grad():
    for batch in test_data:
        # 前向传播
        y_pred = model(batch[0])

        # 计算正确率
        correct += (torch.argmax(y_pred, dim=1) == batch[1]).sum().item()
        total += batch[0].shape[0]

print(f'准确率：{correct / total * 100}%')