PyTorch从入门到精通100讲(四)-神经网络在pytorch中的应用

本文深入介绍了PyTorch库的基础架构,特别是神经网络的运用,包括PyTorch的Tensor操作,前向传播的实现,以及在反向传播过程中计算图的追踪和停止。文章通过实例解析了初学者常遇到的静态性、精度和二维数组定义等陷阱,并展示了nn.Linear的使用。此外,还讨论了nn.Module在构建神经网络正向传播中的作用。

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Pytorch库的基本架构介绍

今天我就将PyTorch常用的模块做一个总结梳理。

首先要说明的是PyTorch这是torchPython版本,所以导入的是torch而不是Pytorch:

import torch

1 运行基础

  • torch.tensor:基础数据结构

  • torch.autograd:自动微分模块

torch.utils

支持神经网络相关的数据预处理。

  • 数据导入与处理

    • utils.data

    • utils.datasets

  • utils.tensorboard:训练结果的可视化

  • utils.model_zoo:预训练模型

torch.nn

构建神经网络结构的基本元素。

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