6、使用PyTorch实现神经网络

使用PyTorch实现神经网络

1. 引入PyTorch

PyTorch是一个基于自动微分的高性能神经网络框架，广泛应用于学术研究和工业界。它不仅简化了神经网络的构建和训练过程，还提供了强大的工具来处理各种复杂的数据结构。在本章中，我们将详细介绍如何使用PyTorch来实现之前章节中从零开始构建的神经网络，包括卷积神经网络（CNNs）和循环神经网络（RNNs）。

PyTorch的优势

PyTorch的最大优势在于其自动微分机制，这使得我们可以轻松地计算梯度并进行反向传播，而无需手动推导复杂的数学公式。此外，PyTorch还提供了丰富的API和工具包，支持GPU加速，极大地提高了模型训练的速度和效率。

2. PyTorch的核心数据类型——Tensor

Tensor是PyTorch的核心数据类型，类似于NumPy中的ndarray，但具有自动微分的能力。下面我们将详细介绍如何初始化Tensor、设置 requires_grad 属性以追踪梯度，并进行基本的计算操作。

初始化Tensor

import torch

# 初始化一个2x2的Tensor，并设置requires_grad=True以追踪梯度
a = torch.tensor([[3., 3.], [3., 3.]], requires_grad=True)

设置 requires_grad 属性

requires_grad=True <