PyTorch基础入门教程

本文介绍了PyTorch,FacebookAIResearch的开源深度学习库,重点讲解了其动态计算图、GPU支持、张量操作、神经网络构建、损失函数和激活函数,以及如何利用CUDA进行GPU加速。通过实例演示了如何安装、使用和优化PyTorch进行深度学习任务。

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大家好,PyTorch这款由Facebook的人工智能研究实验室(FAIR)开发的开源机器学习库,已经成为深度学习领域的明星。PyTorch凭借动态计算图、GPU加速和强大的生态系统,深受研究者和开发者的广泛好评。

本文将介绍PyTorch的相关知识,并辅以代码示例解释,通过这些内容帮助大家理解PyTorch,为进一步的学习和应用打下坚实的基础。

1.监督学习的计算图

计算图是有向无环图(DAG),代表神经网络中执行的操作序列。在监督学习中,这些图有助于可视化数据和操作的流动,使理解、优化和调试模型变得更加容易。PyTorch采用动态计算图,即在程序运行过程中实时构建计算图,这种设计赋予了PyTorch极高的灵活性,便于在程序执行过程中对计算图结构进行动态调整和操作。

2.安装PyTorch

安装PyTorch比较简单,根据首选包管理器和平台,可以选择以下方法:

2.1 使用pip

要使用pip安装PyTorch,请打开终端或命令提示符并执行以下命令:

  • CPU版本:

pip install torch torchvision -f https://download.pytorch.org/whl/cpu/torch_stable.html
  • GPU版本(带CUDA支持):

pip install torch torchvision -f https://download.pytorch.org/whl/cu111/torch_stable.html

小提示: 在安装指令中,需要将cu111替换为设置对应的正确CUDA版本(例如,cu101cu110)。可以访问PyTorch的官方网站找到与系统配置相匹配的正确版本,并选择需要的特定配置。

2.2 使用conda

要使用conda安装PyTorch,请打开终端或命令提示符并执行以下命令:

  • CPU版本:


                
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