Pytorch Tutorial

最新推荐文章于 2025-11-30 03:38:18 发布

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本文记录了作者开始学习Pytorch的过程，从官网寻找适配版本并安装，到跟随官方Tutorial和莫烦Python教程进行实践。文章分享了学习过程中的资源链接，包括官方文档和数学操作函数说明，并附上了学习笔记，适合Pytorch初学者参考。

今天开始学学Pytorch

一、首先去官网找到适配的版本

二、下载安装好，根据Tutorial开始学习

① 先打开了官方的Tutorial，但是需要下载 torchvision，然后就更新了一大堆，在等待的过程中，看了bilibili的莫烦python，越到后面越看不懂。。。

②莫烦Python推荐

https://pytorch.org/docs/stable/index.html 【官方文档】

https://pytorch.org/docs/stable/torch.html#math-operations【关于math函数的形式】

③发现官方的Tutorial很不错哦，献上笔记

[1] Pytorch Tutorial (1) -- DEEP LEARNING WITH PYTORCH: A 60 MINUTE BLITZ

[2]

确定要放弃本次机会？

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【Image captioning】Show, Attend, and Tell 从零到掌握之一--A PyTorch Tutorial to Image Captioning代码调试（跑通）

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导入函数库 import torch from torch.autograd import Variable import torch.nn.functional as F import matplotlib.pyplot as plt 输入伪数据 x=torch.unsqueeze(torch.linspace(-1,1,100),dim=1) # x data(tensor) ,shape...

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今天看了pytorch官方的tutorial，好美的教程哦，按规定是60min分钟的闪电战，结果运行完代码，花了一整天，是我不配，网站官方地址是：https://pytorch.org/tutorials/beginner/deep_learning_60min_blitz.html 这篇tutorial主要分为四个部分： 1、什么是Tensor，和Tensorflow介绍差不多 2、自动求梯度（微分） 3、神经网络架构 4、以一个图像分类作为example实战 1、WHAT IS PYT.

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pytorch tutorials 保存于网页，完美pdf版，完整公式、图片、表格，有页码，有目录，有书签导航，适用电脑、pad、手机上浏览。 Printed v0.4.0 from [ https://pytorch.org/tutorials/ ] at 2018-05-26 02:02:47. Visit [ https://download.youkuaiyun.com/user/ldengjie/uploads ] to get the latest version pdf or mail to ldengjie@163.com to ask for printing and updating the latest version pdf.

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pytorch tutorials 保存于网页，完美pdf版，完整公式、图片、表格，有页码，有目录，有书签导航，适用电脑、pad、手机上浏览。 === Printed v1.0.0.dev20181002 from [ https://pytorch.org/tutorials/ ] at 2018-10-10 21:03:44. Visit [ https://download.youkuaiyun.com/user/ldengjie/uploads ] to get the latest version pdf or mail to ldengjie@163.com to ask for printing and updating the latest version pdf. === 《pytorch docs v0.4.1 官方文档PDF版》在 https://download.youkuaiyun.com/download/ldengjie/10712472 ，保存时间 2018-10-10 15:17:41 ===

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PyTorch的Distributed Data Parallel（DDP）是一种用于多GPU和多节点训练的高效并行训练技术。以下是获取相关教程系列的一些途径： ### 官方教程 PyTorch官方文档提供了非常详细且权威的Distributed Data Parallel教程。官方教程通常会随着PyTorch版本更新而不断完善，能保证内容的准确性和时效性。 - 访问地址：https://pytorch.org/tutorials/intermediate/ddp_tutorial.html 官方教程示例代码片段： ```python import torch import torch.distributed as dist import torch.multiprocessing as mp import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel as DDP def setup(rank, world_size): os.environ['MASTER_ADDR'] = 'localhost' os.environ['MASTER_PORT'] = '12355' # initialize the process group dist.init_process_group("gloo", rank=rank, world_size=world_size) def cleanup(): dist.destroy_process_group() class ToyModel(nn.Module): def __init__(self): super(ToyModel, self).__init__() self.net1 = nn.Linear(10, 10) self.relu = nn.ReLU() self.net2 = nn.Linear(10, 5) def forward(self, x): return self.net2(self.relu(self.net1(x))) def demo_basic(rank, world_size): setup(rank, world_size) # create model and move it to GPU with id rank model = ToyModel().to(rank) ddp_model = DDP(model, device_ids=[rank]) loss_fn = nn.MSELoss() optimizer = optim.SGD(ddp_model.parameters(), lr=0.001) optimizer.zero_grad() outputs = ddp_model(torch.randn(20, 10).to(rank)) labels = torch.randn(20, 5).to(rank) loss_fn(outputs, labels).backward() optimizer.step() cleanup() def run_demo(demo_fn, world_size): mp.spawn(demo_fn, args=(world_size,), nprocs=world_size, join=True) if __name__ == "__main__": n_gpus = torch.cuda.device_count() assert n_gpus >= 2, f"Requires at least 2 GPUs to run, but got {n_gpus}" world_size = n_gpus run_demo(demo_basic, world_size) ``` ### 社区资源 - **GitHub**：许多开发者会在GitHub上分享他们的DDP实践经验和代码示例。可以通过搜索关键词“PyTorch Distributed Data Parallel tutorial”来找到相关的仓库。 - **Medium**：Medium上有很多技术博客文章，一些作者会撰写关于DDP的深入教程和实践经验分享。 ### 视频教程 - **YouTube**：在YouTube上搜索“PyTorch Distributed Data Parallel tutorial”，可以找到很多由专业人士制作的视频教程，这些教程通常会结合实际代码进行讲解，更易于理解。