PyTorch 是一个基于 Python 的开源机器学习库,广泛用于深度学习研究和应用开发。它由 Facebook 的 AI 研究团队开发并维护,因其灵活性和易用性而受到广泛欢迎。
动态计算图:
GPU 加速:
丰富的生态系统:
易用性:
社区支持:
Tensor:
Tensor
,类似于 NumPy 的 ndarray
,但支持 GPU 加速。Autograd:
autograd
模块自动计算梯度,支持反向传播算法,简化了梯度计算过程。nn 模块:
torch.nn
模块提供了构建神经网络的工具,如层、损失函数和优化器。Optim:
torch.optim
模块包含多种优化算法(如 SGD、Adam),用于更新模型参数。DataLoader:
torch.utils.data.DataLoader
用于高效加载和处理数据集,支持批量处理和并行加载。以下是一个简单的 PyTorch 示例,展示如何定义一个线性回归模型并进行训练:
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
# 生成数据
x = torch.randn(100, 1)
y = 2 * x + 1 + 0.1 * torch.randn(100, 1)
# 定义模型
model = nn.Linear(1, 1)
# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
# 训练模型
for epoch in range(100):
# 前向传播
y_pred = model(x)
# 计算损失
loss = criterion(y_pred, y)
# 反向传播
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
if (epoch+1) % 10 == 0:
print(f'Epoch [{epoch+1}/100], Loss: {loss.item():.4f}')
# 输出训练后的参数
print('模型参数:', model.weight.item(), model.bias.item())
PyTorch 凭借其动态计算图、GPU 加速和丰富的生态系统,成为深度学习研究和应用开发的首选工具之一。无论是初学者还是资深研究人员,PyTorch 都能提供强大的支持。
Copyright 2014-2025 https://www.php.cn/ All Rights Reserved | php.cn | 湘ICP备2023035733号