Ruby深度学习：使用Torch.rb

Ruby深度学习：使用Torch.rb

torch.rb Deep learning for Ruby, powered by LibTorch 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/to/torch.rb

1. 项目介绍

Torch.rb 是一个为Ruby语言提供的深度学习库，它基于LibTorch构建，提供了类似于PyTorch的API和功能。Torch.rb 允许Ruby开发者轻松地实现深度学习模型，无论是进行学术研究还是工业应用。

2. 项目快速启动

首先，您需要在系统中安装LibTorch。以下是针对不同操作系统的安装步骤：

安装LibTorch

对于Mac arm64系统，运行以下命令：

curl -L https://download.pytorch.org/libtorch/cpu/libtorch-macos-arm64-2.6.0.zip > libtorch.zip
unzip -q libtorch.zip

对于Linux x86-64系统，使用cxx11 ABI版本。其他平台需要从源代码构建LibTorch。

然后，在您的Ruby项目中配置Gemfile：

bundle config build.torch-rb --with-torch-dir=/path/to/libtorch

在Gemfile中添加以下行：

gem "torch-rb"

接着，安装依赖：

bundle install

安装完成后，您可以使用以下代码来创建一个简单的Tensor：

require 'torch'

x = Torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])
puts x.shape # 输出：[2, 3]

3. 应用案例和最佳实践

以下是使用Torch.rb的一些应用案例和最佳实践。

图像分类

您可以使用Torch.rb实现图像分类任务，例如使用MNIST数据集。以下是图像分类的一个简单示例：

# 代码示例：图像分类
# 请确保您已经安装了torch-rb和相关的依赖
require 'torch'
require 'torchvision'

# 加载MNIST数据集
mnist = TorchVision::.datasets::MNIST.new(root: '.', download: true, train: true)
data_loader = DataLoader.new(mnist, batch_size: 64, shuffle: true)

# 定义一个简单的神经网络
class SimpleCNN < Torch::NN::Module
  def initialize
    super()
    @conv1 = Torch::NN::Conv2d.new(1, 10, 5)
    @pool = Torch::NN::MaxPool2d.new(2, 2)
    @conv2 = Torch::NN::Conv2d.new(10, 20, 5)
    @.fc1 = Torch::NN::Linear.new(320, 50)
    @.fc2 = Torch::NN::Linear.new(50, 10)
  end

  def forward(x)
    x = @pool[@conv1.call(x)]
    x = @pool[@conv2.call(x)]
    x = x.view(-1, 320)
    x = @fc1.call(x)
    x = torch.relu(x)
    x = @fc2.call(x)
    return x
  end
end

# 创建模型、损失函数和优化器
model = SimpleCNN.new
criterion = Torch::NN::CrossEntropyLoss.new
optimizer = Torch::Optim::SGD.new(model.parameters, lr: 0.001)

# 训练模型
num_epochs = 2
num_steps = mnist.size(0) / 64
for epoch in 1..num_epochs
  for step in 1..num_steps
    images, labels = data_loader.next
    outputs = model.call(images)
    loss = criterion.call(outputs, labels)
    optimizer.zero_grad
    loss.backward
    optimizer.step
    if step % 100 == 0
      puts "Epoch #{epoch}, Step #{step}, Loss: #{loss.item}"
    end
  end
end

协同过滤

使用MovieLens数据集实现协同过滤是一个常见的推荐系统任务。

# 代码示例：协同过滤
# 请确保您已经安装了torch-rb和相关的依赖
require 'torch'

# 这里省略了数据加载和预处理步骤

# 定义推荐模型
class CollaborativeFiltering < Torch::NN::Module
  def initialize(num_users, num_movies, num_features)
    super()
    @user_embedding = Torch::NN::Embedding.new(num_users, num_features)
    @movie_embedding = Torch::NN::Embedding.new(num_movies, num_features)
  end

  def forward(user, movie)
    user_embedding = @user_embedding(user)
    movie_embedding = @movie_embedding(movie)
    return (user_embedding * movie_embedding).sum(dim: 1)
  end
end

# 创建模型、损失函数和优化器
model = CollaborativeFiltering.new(num_users, num_movies, num_features)
criterion = Torch::NN::MSELoss.new
optimizer = Torch::Optim::SGD.new(model.parameters, lr: 0.01)

# 训练模型
# 这里省略了训练数据加载和训练循环

4. 典型生态项目

以下是Torch.rb生态系统中的几个典型项目：

• TorchVision：为Torch.rb提供计算机视觉相关工具和数据集。
• TorchText：提供文本处理和自然语言处理相关的工具和数据集。
• TorchAudio：提供音频处理相关的工具和数据集。
• TorchRec：为推荐系统提供工具和数据集。
• TorchData：用于数据加载和数据处理。

这些项目共同构成了Torch.rb的强大生态，使得Ruby开发者能够在深度学习领域内实现各种复杂的应用。

torch.rb Deep learning for Ruby, powered by LibTorch 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/to/torch.rb