入门pytorch

最新推荐文章于 2022-09-11 14:13:26 发布

black111111111111

最新推荐文章于 2022-09-11 14:13:26 发布

阅读量192

点赞数

分类专栏： python

python 专栏收录该内容

24 篇文章

订阅专栏

本文给出了PyTorch的入门建议，包括学习github教程、参考示例、通读文档、参与论坛讨论、阅读源代码等步骤。还介绍了照着示例实现简单模型的方法，对比了与TensorFlow的写法差异。此外，推荐了多个教程和资源，如chenyuntc/pytorch - book等。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

1.入门建议第一步 github的 tutorials 尤其是那个60分钟的入门。只能说比tensorflow简单许多. 另外jcjohnson 的Simple examples to introduce PyTorch 也不错
2.第二步 example 参考 pytorch/examples 实现一个最简单的例子(比如训练mnist )。
3.第三步通读doc PyTorch doc 尤其是autograd的机制，和nn.module ,optim 等相关内容。文档现在已经很完善，而且绝大部分文档都是作者亲自写的，质量很高。
4.第四步论坛讨论 PyTorch Forums 。论坛很活跃，而且质量很高，pytorch的维护者(作者)回帖很及时的。每天刷一刷帖可以少走很多弯路，避开许多陷阱,消除很多思维惯性.尤其看看那些阅读量高的贴，刷帖能从作者那里学会如何写出bug-free clean and elegant 的代码。如果自己遇到问题可以先搜索一下，一般都能找到解决方案，找不到的话大胆提问，大家都很热心的。
5.第五步阅读源代码 fork pytorch，pytorch-vision等。相比其他框架，pytorch代码量不大，而且抽象层次没有那么多，很容易读懂的。通过阅读代码可以了解函数和类的机制，此外它的很多函数,模型,模块的实现方法都如教科书般经典。还可以关注官方仓库的issue/pull request, 了解pytorch开发进展，以及避坑。还可以加入 slack群组讨论，e-mail订阅等总之 pytorch入门很简单，代码很优雅，是最Pythonic的框架. 欢迎入坑。
推销一个教程：chenyuntc/pytorch-book 用notebook写的教程，里面还有很多有趣的例子，比如用GAN生成动漫头像，用CharRNN写唐诗，类Prisma的滤镜（风格迁移）和图像描述等

关于如何照着example实现简单的例子, 做法是认真看几遍example的实现代码.理解透,然后自己从头写, 实现相同的模型, 实在卡住了写不下去可以看一下, 但是绝对不能copy and paste. 当你实现了一个简单的例子(比如tutorial 的 mnist) 基本上对pytorch的主要内容都有了大概的了解. 写的时候会涉及 dataset,nn.module, optim, loss等许多模块, 也算是加深理解. 用pytorch 写的第一个模型是DCGAN , 用ipython notebook写的 GitHub-chenyuntc/pytorch-GAN, 然后看到了新出的大作WGAN, 在DCGAN上做了一点点修改, 就实现了WGAN, 是入门最快的一次.
论坛的很多贴都是你以后可能遇到的问题比如如何Finetune How to perform finetuning in Pytorch?如何从预训练好的网络中的某一层提取特征: How to extract features of an image from a trained model论坛贴比较少, 我觉得其中一个原因是很多问题都不是问题,比如如何共享参数, 这个在tensorflow中有专门的一章讲解, 但是用pytorch写可能都不会意识到有这个问题—直接用就是了 How to create model with sharing weight? 比如如何用在模型运行时实现条件判断–直接用if. 如何查看中间结果?–直接print. 如何修改参数–直接赋值. 相比于tensorflow,pytorch更接近python的写法
关于如何阅读源代码: fork, clone ,然后用vscode打开— 大概浏览一下, 知道类, 模块之间的关系. 然后重点阅读一些经典函数的代码, 按ctrl单击调用的函数在不同文件中跳转, 了解函数调用关系. 此外torch-vision中很多模型如ResNet的实现也很简洁
一些其它的例子:
50行实现GAN devnag/pytorchpytorch
资源合集 The Incredible PyTorch
加强版pytorch tutorial侧重NLP spro/practical-pytorch
利用LSTM学习梯度下降法等优化方法：ikostrikov/pytorch-meta-optimizer: A PyTorch implementation of Learning to learn by gradient descent by gradient descent
WGAN的官方实现martinarjovsky/WassersteinGAN
安利
@莫烦的PyTorch教程(视频+代码)详情见专栏文章等什么, 赶快抱紧 PyTorch 的大腿!

作者：yun_xiao_duo
来源：优快云
原文：https://blog.youkuaiyun.com/liang_xiao_yun/article/details/79540254
版权声明：本文为博主原创文章，转载请附上博文链接！

感谢大佬的文章