pytorch学习笔记（一）

最新推荐文章于 2024-07-21 16:19:04 发布

小小yoghurt

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pytorch学习笔记（一）

一、随便说说

学习pytorch是实验室安排的任务，当然不是很建议大家直接来学习框架，于我，虽然基础也不够牢，不过还是做了一些铺垫，像cs231n刚看完而且assignment也都做了一些和消化了大部分，也比较建议去看一看和完成一下相应的assignment吧。

cs231n

然后就是西瓜书在也看（里面的数学公式是真的多。。看的头皮发麻）不过这是一本机器学习入门很不错的一本书在此推荐

本人即将大三，水平很一般，不是那种大神级别的能给大家把pytorch安排的明明白白，恰恰相反，我也是刚开始看pytorch tutorials，也算是一种同步自己的学习进度并分享一些自己的收获吧，也会通过自己所学的一些东西，讲出自己对于一些模型、函数的理解，也是首次写博客，排版啥的就很一般了。

2.简单讲讲pytorch吧

pytorch是基于Python的科学计算包，教程里面给的两大特点：

1.是一种在gpu上对于numpy的取代

2.一个能提供极大灵活度和速度的深度学习平台

至于怎么配置安装pytorch，网上很多，我这里就不放教程了，gpu和cpu版本大家要注意区分

好了，就这么多

3.开始学习吧

PS：这次写可能很多和教程中的相仿，就把它当做一种翻译吧，也会讲一讲python的一些语法吧，到了后面涉及到一些有关机器学习的知识也会再做补充

3.1 Tensors（张量）

通俗点讲，张量在这里就是n维数组的意思，

from __future__ import print_function#__future__模块，把下一个新版本的特性导入到当前版本
import torch#引入torch包，就可以用torch里面的各种函数

简单介绍一些相关函数：

x = torch.empty(5,3)#创建一个未初始化的5x3的矩阵
print(x)

输出：

tensor([[3.1351e+12, 4.5750e-41, 3.1351e+12],
        [4.5750e-41, 1.8325e-09, 3.0813e-41],
        [1.4013e-45, 0.0000e+00, 1.8326e-09],
        [3.0813e-41, 1.7862e-09, 3.0813e-41],
        [1.7862e-09, 3.0813e-41, 0.0000e+00]])

x = torch.rand(5,3)#创建一个随机初始化的5x3矩阵
print(x)

输出：

tensor([[0.0123, 0.4279, 0.5089],
        [0.9925, 0.0714, 0.1149],
        [0.7636, 0.2003, 0.1347],
        [0.6978, 0.3093, 0.2787],
        [0.1154, 0.0255, 0.7935]])

这些函数都比较基础，不每个都拿出来说了，每个种类挑几个吧

下面部分函数不展示输出结果了

torch.add(x,y)#x+y
y.add_(x)#y+=x,任何操作带有下划线'_',那么前面的变量就会被取代，如例中y
print(x[:,1])#打印x矩阵中第二列所有元素，注意大部分语言中都是从0开的

基本操作就说这么多，如果还想看更多的函数，去文档里面看

3.2 Autograde

所有pytorch中神经网络的核心就是autograd包，先来简单看看。

1.Tensor

.torch.tensor是这个包的核心类，如果把.requires_grad属性设置为True，它就会跟踪这上面的所有操作，当你完成了操作你可以调用.backward()就会自动计算所有的梯度（梯度是计算神经网络中必不可少的环节，一般会用梯度下降算法来更新权值和减少损失增加预测的准确度），这个张量的梯度会被累积在.grad属性中。

.detach()可以停止张量跟踪历史记录，把张量和计算历史分开并且能阻止未来的计算被追踪

代码块with torch.no_grad():可以保护追踪的历史和使用过的记忆，这个代码块适用于我们把.requires_grad属性设置为True但我们不需要梯度的情况

import torch
x=torch.ones(2,2,requires_grad=True)#创建一个2x2单位矩阵，并设置.requires_grad属性设置为True
y = x+2
print(y)
z = y*y*3#*在这里相当于矩阵中的点乘，即相应元素相乘，而这个3是自动填充扩展成与y规格一样的全3矩阵
out = z.mean()#求z矩阵的均值
print(z,out)

输出

tensor([[3., 3.],
        [3., 3.]], grad_fn=<AddBackward>)

tensor([[27., 27.],
        [27., 27.]], grad_fn=<MulBackward>) tensor(27., grad_fn=<MeanBackward1>)

我们可以发现输出多了一个grad_fn属性，这个属性是表明这个矩阵是通过什么方式产生的，比如y矩阵就是通过加法运算，z通过乘法运算，out通过求均值运算，如果一个矩阵是由人创建的，则grad_fn is none

2.Gradients

out已经是一个标量了，现在开始进行反向传播看看梯度是怎么计算的吧

>>> out.backward()
>>> print(x.grad)#打印out关于x的梯度

tensor([[4.5000, 4.5000],
        [4.5000, 4.5000]])

我们来看看怎么计算得到的，根据前面的公式，我们可以知道

o u t = 1 4 \sum i z i, z i = 3 (x i + 2) 2, 因 此 \partial o u t \partial x = 3 2 (x i + 2) ， 则 \partial o u t \partial x ∣ ∣ ∣ x = 1 = 4.5

$out=\frac{1}{4}\sum_i z_i,z_i=3(x_i+2)^2,因此\frac{\partial out}{\partial x}=\frac{3}{2}(x_i+2)，则\left.\frac{\partial out}{\partial x}\right|_{x=1}=4.5$
此外，除了这样直接的计算，还可以用cs231n中提到的链式求导法则，一步步回退到每一步的梯度，这样会更直观