PyTorch入门教程

PyTorch教程

1.PyTorch与其他框架的对比

PyTorch:动态计算图Dynamic Computation Graph;

TensorFlow:静态计算图Static Computation Graph。

PyTorch代码通俗易懂,非常接近Python原生代码。

2.什么是PyTorch?

类似于Numpy,但是它可以使用GPU;

可以用它定义深度学习模型,可以灵活地进行深度学习模型的训练和使用。

3.PyTorch代码训练

3.1构造一个未初始化的5×3矩阵

>>> import torch

>>> x=torch.empty(5,3)

>>> x

tensor([[9.1834e-41, 0.0000e+00, 0.0000e+00],

        [0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00],

        [0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00],

        [0.0000e+00, 5.9415e-43, 0.0000e+00],

        [0.0000e+00, 0.0000e+00, 0.0000e+00]])

3.2构造一个随机初始化的矩阵

>>> torch.rand(5,3)

tensor([[0.2936, 0.7109, 0.6839],

        [0.9778, 0.2583, 0.6170],

        [0.9016, 0.3895, 0.2596],

        [0.0357, 0.9415, 0.0640],

        [0.9949, 0.1010, 0.8019]])

3.3构建一个全部为0,类型为long的矩阵

>>> x=torch.zeros(5,3,dtype=torch.long)

>>> x

tensor([[0, 0, 0],

        [0, 0, 0],

        [0, 0, 0],

        [0, 0, 0],

        [0, 0, 0]])

>>> x.dtype

torch.int64

3.4从数据直接构建tensor

>>> x=torch.tensor([5.5,3])

>>> x

tensor([5.5000, 3.0000])

 

3.5也可以从一个已有的tensor构件一个tensor,这些方法会重用原来tensor的特征,例如,数据类型,除非提供新的数据。

>>> x=x.new_ones(5,3)

>>> x

tensor([[1., 1., 1.],

<think>好的,我现在需要帮用户找到PyTorch入门教程。用户提到了“PyTorch beginner tutorial”,所以首先我应该回忆一下系统里的引用内容。引用1里提到官方有一个60分钟的闪电战教程,但用户说花了一整天,可能这个教程虽然官方推荐,但实际需要更多时间。引用2提到了刘老师的PyTorch教程和中英文详解,可能也是不错的资源。引用5是关于BiLSTM_CRF的代码解析,可能不太适合入门,但用户可能需要更基础的教程。 接下来,我应该检查这些引用中的链接是否有效。引用1的链接是官方的,应该没问题。引用2可能是一个GitHub仓库或者其他资源,但用户没有给出具体链接,可能需要进一步确认。不过用户主要问的是官方教程,所以重点应该在引用1和引用2提到的官方教程。 另外,用户可能需要结构化的学习路径,比如安装、张量操作、模型构建、训练循环等步骤。根据引用3和4,可能涉及张量操作和数据处理,这些都是入门的关键部分。所以回答里应该分步骤介绍官方教程内容,并推荐相关的资源。 同时,用户可能遇到安装问题,或者代码运行时间过长的情况,如引用1提到的运行代码花了一整天,可能需要提醒用户合理安排时间,或者提供一些学习建议,比如分模块学习、动手实践等。 最后,生成相关问题时要考虑用户可能的后续疑问,比如安装问题、教程对比、实战项目推荐等。确保回答结构清晰,引用正确的参考资料,并符合格式要求,比如数学公式用$符号,独立公式用$$,但在这个问题里可能不需要太多数学公式,主要关注教程推荐和学习路径。</think>### PyTorch入门教程推荐 根据你的需求,以下是针对初学者的PyTorch学习路径和推荐资源: #### 1. **官方60分钟闪电战教程** - **内容**:涵盖张量操作、自动求导、简单神经网络搭建和训练流程。 - **代码示例**(数据加载部分): ```python import torch from torch.utils.data import Dataset, DataLoader class CustomDataset(Dataset): def __init__(self, data): self.data = data def __len__(self): return len(self.data) def __getitem__(self, idx): return self.data[idx] dataset = CustomDataset([1, 2, 3, 4]) dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=2, shuffle=True) ``` - **特点**:官方权威但需较长时间消化,建议分模块学习[^1][^2]。 #### 2. **PyTorch张量操作基础** - **核心操作**: - 创建张量:`x = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])` - 维度变换:`y = x.permute(1, 0)`(交换维度顺序)[^3] - 数学运算:`torch.mm`(矩阵乘法)、`torch.sum`(求和) #### 3. **实战学习建议** - **推荐步骤**: 1. 完成官方教程的`Quickstart`部分 2. 练习`torch.nn`模块构建CNN 3. 学习`DataLoader`处理自定义数据集[^4] 4. 尝试迁移学习案例 #### 4. **中英文对照教程** - **资源特色**: - 详解官方文档的隐含知识点 - 包含常见错误解决方案 - 提供课后练习参考答案 #### 5. **进阶学习方向** - 自然语言处理:可参考BiLSTM-CRF实现解析教程[^5] - 计算机视觉:官方`torchvision`模块教程 - 模型部署:学习TorchScript和ONNX转换
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