PyTorch常用函数编程指南

最新推荐文章于 2025-12-17 23:48:10 发布

心之飞跃

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本文详述PyTorch中的关键函数，包括张量操作、自动求导、激活函数、损失函数和优化器，为深度学习模型的构建和训练提供指导。通过实例代码展示如何使用这些函数，助力高效开发。

PyTorch是一个广泛应用于深度学习和机器学习的开源框架，它提供了丰富的函数和工具来帮助开发者构建、训练和部署神经网络模型。在本文中，我们将详细介绍PyTorch中的一些常用函数，并提供相应的源代码示例。

张量操作

张量是PyTorch中最基本的数据结构，类似于多维数组。PyTorch提供了一系列的张量操作函数，用于对张量进行数学运算、形状变换和索引操作。

import torch

# 创建张量
x = torch.tensor([[1, 2, 3]

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PyTorch初学者指南：数据操作

北天的博客

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深度学习存储和操作数据的主要接口是张量，它提供了各种功能，本文主要介绍一些基本功能，包括基本数学运算、广播、索引、切片、内存节省和转换其他Python对象。

PyTorch常用模型格式及使用

浩瀚之水的专栏

09-09

3470

状态字典（state_dict）是深度学习框架（如PyTorch）中用于保存和加载模型参数的一种数据结构。它本质上是一个Python字典对象，将模型中的每一层（特别是那些具有可学习参数的层，如卷积层、线性层等）映射到其对应的参数张量（即权重和偏差）。在深度学习框架（如PyTorch）中，状态字典（state_dict）主要包含了模型的参数（parameters），这些参数是模型在训练过程中学习到的权重（weights）和偏差（biases）。具体来说，state_dict。

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PyTorch：初学者全面指南torch函数使用

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is_tensor是 PyTorch 中的一个函数，用来判断给定的对象是否是一个 PyTorch 张量（Tensor）。这个函数非常有用，特别是在你处理多种数据类型时，需要确认某个对象是否为PyTorch张量的情况下。PyTorch 中的存储对象是一种底层数据结构，用于持有张量（Tensor）的数据。每个张量都与一个存储对象相关联，该对象实际上包含了张量的数据。虽然多个张量可以共享相同的存储，但它们可以有不同的视图（比如不同的大小和步长）。这篇博客全面而详细地介绍了 PyTorch 框架及其核心组件。

【pytorch】常用代码

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4081

好奇心机制的编码器模型return y好奇心机制的正向模型return y好奇心机制的DQN模型return y总结就是，自定义模块总要部分在于__init__()方法与forward()方法return y。

1、深度学习与PyTorch：初学者指南

q3r4s5t的博客

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本博客为深度学习与PyTorch的初学者指南，全面介绍了PyTorch框架的优势以及其在深度学习领域的应用。内容涵盖从梯度下降的基础原理到构建深度神经网络的实践，包括回归问题、分类任务、图像分类、卷积操作等关键主题。此外，还详细讲解了环境搭建、模型训练循环、数据处理和可视化分析等实用技能。无论你是深度学习的新手，还是希望进一步掌握PyTorch工具的开发者，这本书都能提供清晰且实用的指导。

pytorch 的一些介绍以及常用工具包展示

路人的博客

04-08

9205

文章目录一、pytorch 简介二、pytorch 优势三、pytorch 常用工具包四、pytorch 注意点五、pytorch 理解六、pytorch-Tensor1. tensor 数据类型2. 创建 tensor 相关的 API3. tensor 对象的 API七、python 自动求导八、pytorch 神经网络一、pytorch 简介 Pytorch是torch的python版本，是由Facebook开源的神经网络框架，专门针对 GPU 加速的深度神经网络（DNN）编程。Torch 是一个经

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在当今人工智能蓬勃发展的时代，深度学习框架成为了推动这一领域进步的关键工具。PyTorch作为其中备受瞩目的一员，以其简洁易用、动态图特性等优势，受到了广大研究人员和开发者的青睐。本指南的目的在于帮助初学者快速入门PyTorch，掌握其基础概念、操作方法和应用技巧。范围涵盖了PyTorch的基本数据结构、张量运算、自动求导机制、神经网络构建、模型训练与评估等方面的内容。本文将按照以下结构展开：首先介绍PyTorch的背景和相关术语，让读者对其有一个初步的认识；

PyTorch深度学习与计算机视觉实践

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weixin_43178406的博客

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Pytorch分布式训练/多卡训练(六) —— Expert Parallelism (MoE的特殊策略)

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本文总结了将单GPU训练代码改造为基于PyTorch DDP分布式训练框架的经验。改造过程包括：1）初始化分布式环境；2）使用DistributedSampler确保数据划分；3）多进程启动训练。调试过程中遇到的主要问题及解决方案：1）DataLoader中sampler与shuffle参数冲突，需移除shuffle；2）主机内存不足导致进程被kill，需减少数据加载量；3）FP16训练导致数值不稳定，需关闭混合精度；）模型加载时键名不匹配，需移除module.前缀。

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