深度学习框架 PyTorch 的基础组件详解

最新推荐文章于 2025-12-04 14:13:28 发布

AvGroovy

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文章标签：深度学习 pytorch 人工智能

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本文深入介绍了PyTorch中的核心组件，包括张量作为基本数据结构，自动求导模块简化梯度计算，神经网络模块的灵活性，以及优化器在模型参数更新中的作用。这些组件构成了PyTorch进行深度学习的强大工具。

深度学习框架 PyTorch 是一个广泛应用于研究和开发人工智能模型的工具。它提供了一系列强大的基础组件，使得构建和训练深度学习模型变得更加简单和高效。本文将详细介绍 PyTorch 中的一些基础组件，并附带相应的源代码示例。

张量（Tensors）

PyTorch 中的核心数据结构是张量（Tensors）。张量类似于多维数组，可以在 CPU 或 GPU 上存储和操作数值。在 PyTorch 中，可以使用 torch.Tensor 类来创建张量。下面是一个创建和操作张量的示例代码：

import torch

# 创建一个 2x3 的张量
tensor = torch.Tensor([[1, 2,

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PyTorch深度学习实战（1）——神经网络与模型训练过程详解

盼小辉丶的博客

05-28

9万+

在本节中，我们将了解传统机器学习与人工神经网络间的差异，并了解如何在实现前向传播之前连接网络的各个层，以计算与网络当前权重对应的损失值；实现反向传播以优化权重达到最小化损失值的目标。并将实现网络的所有关键组成——前向传播、激活函数、损失函数、链式法则和梯度下降，从零开始构建并训练了一个简单的神经网络。

【人工智能深度学习框架】——深入详解 PyTorch 中的动态图机制与生态系统

编程技术探索者，分享C/C++、C#、Java、数据库等开发经验，聚焦实战技巧与AI兴趣，助力编程爱好者成长。

01-07

2003

【人工智能深度学习框架】——深入详解 PyTorch 中的动态图机制与生态系统

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PyTorch深度学习——框架简介

just do it

04-02

2913

在静态图的计算中，构建前向的计算操作的同时也会构建一个反向传播的梯度计算，这样前向的计算图构建完毕伴随着反向计算图的构建完毕，有了损失函数之后，就可以从损失函数所在的张量的边开始逐渐沿着反向计算图获取对应的梯度与静态图的构建相比，动态图在构建前向计算图的时候则是给每个输出张量绑定一个反向传播的梯度计算函数，当计算图达到最终的损失函数的张量的时候，直接调用该张量对应的反向传播函数，并不大根据前向计算图进行递归的反向传播函数的调用，最后到达输入张量，即可求得每个权重张量对应的梯度张量。

pytorch的主要模块

m0_45827246的博客

12-27

2753

1. torch模块 torch模块包含了一些pytorch的常用激活函数，如Sigmoid（torch.sigmoid）、ReLu（torch.relu）和Tanh（torch.tanh）；同时也包含了pytorch张量的一些计算操作，如矩阵的乘法（torch.mm）、张量元素的选择（torch.select）。注意，该模块中计算的对象大多数是pytorch张量。例： a = torch.randn(1,2,3,4,5) torch.numel(a) 2. torch.Tensor模块 torch.

【Pytorch学习笔记2】Pytorch的主要组成模块

edifier_wy的博客

08-18

862

个人笔记，用于DataWhale组织的pytorch开源学习

pytorch深度学习框架基本介绍

2301_77539454的博客

07-22

5474

PyTorch是一个开源的机器学习库，广泛用于计算机视觉和自然语言处理等应用。它由Facebook的人工智能研究团队开发，并且得到了许多研究机构和企业的支持。PyTorch的核心是一个强大的张量计算包，类似于NumPy，但是它能够利用GPU进行加速计算。PyTorch的设计哲学是简洁和直观，它提供了动态计算图（Dynamic Computation Graph），也称为自动微分系统，这使得构建和修改复杂的神经网络变得更加容易。易用性：PyTorch的API设计简洁，易于上手。灵活性。

彻底搞懂！！！深度学习框架PyTorch

weixin_41560800的博客

05-27

1174

以上示例中，我们首先加载并预处理了鸢尾花数据集，包括标准化特征和划分训练集与测试集。然后，我们定义了一个简单的两层全连接神经网络，并使用交叉熵损失和随机梯度下降优化器来训练它。最后，我们在测试集上评估了模型的准确性。

深度学习—PyTorch基础

m0_68061639的博客

06-12

1152

PyTorch 是由 Facebook 人工智能研究院（FAIR）开发的开源深度学习框架，基于 Python 和 C++ 实现，于 2016 年正式发布。其核心特点是。

一文搞懂深度学习框架PyTorch

2501_91695155的博客

05-08

1502

深度学习是这一轮大语言模型引领的AI浪潮的基础理论，通过多层神经网络模拟人脑的学习机制，处理复杂数据（如图像、文本、语音）。

一文彻底帮你搞懂！！！深度学习框架PyTorch，超详细代码

HUANGXIN9898的博客

09-11

1755

PyTorch 是一个用于机器学习和深度学习的开源深度学习框架，由 Facebook 于 2016 年发布，其主要实现了自动微分功能，并引入动态计算图使模型建立更加灵活。【pytorch算法入门到进阶教程】【2025】这才是科研人该学的pytorch教程！通俗易懂，完全可以自学，7天带你构建神经网络，解决pytorch框架问题！深度学习|机器学习|人工智能这才是科研人该学的！一口气学完深度学习【TensorFlow、PyTorch 和、Keras】三大框架算法原理及实战！通俗易懂，草履虫都能学会！

【深度学习框架】Pytorch基础知识详解：涵盖张量操作、模型构建与优化器使用

08-01

内容概要：本文详细介绍了 PyTorch 的基础知识及其核心组件的使用方法。PyTorch 是一款基于 Python 的科学计算库，特别适用于深度学习任务。它采用动态图计算框架，区别于静态图框架如 TensorFlow，提供了更高的灵活...

深度学习框架PyTorch官方文档详解

PyTorch是深度学习领域中一个广泛使用的开源库，它支持在GPU和CPU上进行高效的张量计算。其核心特性之一是自动梯度（Autograd）机制，这一机制使得构建和训练神经网络变得极其便捷。自动梯度系统能够在运行时动态...

【民族服饰识别系统】Python+TensorFlow+Vue3+Django+人工智能+深度学习+卷积网络+resnet50算法

子午的博客

11-30

810

民族服饰识别，民族服饰智能识别与分析系统基于TensorFlow框架，采用卷积神经网络（CNN）算法构建而成。系统在收集了回族、汉族、满族、苗族四类典型民族服饰图像数据集的基础上，通过多轮迭代训练，最终生成高精度识别模型，并配合Web可视化平台实现便捷交互。前端后端：Django算法：TensorFlow、卷积神经网络算法具体功能系统分为管理员和用户两个角色，登录后根据角色显示其可访问的页面模块。登录系统后可发布、查看、编辑文章，创建文章功能中集成了markdown编辑器，可对文章进行编辑。

【动物识别系统】Python+TensorFlow+Django+人工智能+深度学习+卷积神经网络算法

子午的博客

12-01

423

动物识别系统，基于TensorFlow搭建Resnet50卷积神经网络算法，通过对4种常见的动物图片数据集（猫、鸡、马、狗）进行训练，最后得到一个识别精度较高的模型，然后搭建Web可视化操作平台。技术栈项目前端使用Html、CSS、BootStrap搭建界面。后端基于Django处理逻辑请求基于Ajax实现前后端数据通信选题背景与意义在人工智能技术蓬勃发展的当下，动物识别作为计算机视觉领域的重要应用方向，有着广泛的实际需求，如动物保护监测、智能安防等场景均需精准高效的动物识别能力。

深入浅出卷积神经网络（CNN）：从LeNet到Vision Transformer的演进及其实战应用

最新发布

云雾J视界的博客

12-04

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本文系统梳理卷积神经网络从LeNet到Vision Transformer的演进脉络，聚焦“为何选用ResNet而非VGG”这一典型面试问题，揭示其背后的技术选型逻辑。文章基于CVPR、ICLR等顶会论文及MLPerf等公开基准，深入剖析四代架构——奠基（LeNet/AlexNet）、深度爆发（VGG/ResNet）、效率觉醒（MobileNet）与注意力时代（ViT/ConvNeXt）的核心创新与工程权衡。

深度学习1-软件安装

诚朴勇毅

12-03

264

为了研究深度学习与信号处理的结合，我又开始搞起了深度学习，博一的时候浅试过一次都失败了，这次打算学习一下Pytorch和一些最新的网络，好好做几篇论文。首先就是搭环境。我先安装了一个Anaconda，从网上搜了一大堆，我的理解是，Anaconda就是一个包管理器，因为pythoh版本太多了，而且要装的包也很多，各种包之间容易产生冲突，为了杜绝这个问题，我们可以安装一个Anaconda，它就像一个虚拟机，可以创建不同的操作系统，我们创建的不同任务和工程可以跑在不同的环境下。

【代码分享】基于CNN（卷积神经网络）-BiLSTM（双向长短时记忆网络）-KDE（核密度估计）的多变量时间序列预测

2501_94304238的博客

11-30

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本文提出了一种基于CNN-BiLSTM-KDE的多变量时间序列预测模型。该模型结合CNN提取时空特征，BiLSTM捕捉时序依赖，并创新性地引入KDE进行误差分布建模，实现高精度的点预测和可靠的区间预测。模型支持任意维度的风电、光伏等能源数据输入，自动完成预处理、训练和预测全过程。实验结果表明，该方法在预测精度和不确定性量化方面表现优异，为能源预测等场景提供了端到端的解决方案。

循环神经网络（RNN）：从序列数据难题到实战落地的完整指南

倔强的石头的博客

12-01

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循环神经网络（RNN）是专为处理序列数据设计的深度学习模型，解决了传统神经网络无法捕捉序列依赖关系的核心问题。RNN通过记忆状态（Hidden State）实现短期记忆功能，在处理文本、时间序列等数据时能够保留前序信息。其核心结构包括输入层、循环单元和输出层，通过共享权重参数实现序列元素的连续处理。然而，传统RNN存在梯度消失/爆炸的缺陷，导致长序列处理能力受限。为此，LSTM和GRU等改进模型引入门控机制，通过遗忘门、输入门和输出门精细调控记忆更新，显著提升了长序列建模能力。

深度学习调参手册：学习率、Batch Size 的最优搭配策略

dream_it_come_in的博客

11-30

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绑定关系：LR 与 BS 是 “步长” 和 “导航精度” 的关系，大 BS 配大 LR，小 BS 配小 LR，遵循 “线性缩放原则”；场景优先：显存充足选大 BS + 适配 LR，显存不足选小 BS + 小 LR + 梯度累积，特殊任务针对性调整；迭代验证：先定 BS 基线，再配初始 LR，最后对比多组组合，以验证集性能为核心指标。