10、PyTorch深入探索：从基础到实战应用

PyTorch深入探索：从基础到实战应用

在深度学习领域，PyTorch 是一个强大且广泛使用的框架。本文将深入探讨 PyTorch 的多个关键概念和实际应用，包括自动求导、模型构建、不同类型的项目实践以及高级 API 的使用。

1. 自动求导与梯度计算

在 PyTorch 中，当我们确定一系列操作以得到输出或中间张量时，它会提供一个上下文来计算这些张量相对于其在计算图中依赖节点的梯度。我们可以使用 torch.autograd 模块中的 backward 方法来计算这些梯度。

例如，我们计算 z = wx + b ，并将损失定义为目标值 y 与预测值 z 之间的平方损失 Loss = (y - z)² 。以下是具体的代码实现：

import torch

w = torch.tensor(1.0, requires_grad=True)
b = torch.tensor(0.5, requires_grad=True)
x = torch.tensor([1.4])
y = torch.tensor([2.1])
z = torch.add(torch.mul(w, x), b)
loss = (y - z).pow(2).sum()
loss.backward()
print('dL/dw : ', w.grad)
print('dL/db: ', b.grad)

这里，计算