今兒咱們聊聊pytorch的事情，今兒總結(jié)了九個(gè)最重要的pytorch的操作，一定會(huì)給你一個(gè)總體的概念。

張量創(chuàng)建和基本操作

PyTorch的張量類(lèi)似于NumPy數(shù)組，但它們提供了GPU加速和自動(dòng)求導(dǎo)的功能。張量的創(chuàng)建可以通過(guò)torch.tensor，也可以使用torch.zeros、torch.ones等函數(shù)。

import torch

# 創(chuàng)建張量
a = torch.tensor([1, 2, 3])
b = torch.tensor([4, 5, 6])

# 張量加法
c = a + b
print(c)

自動(dòng)求導(dǎo)（Autograd）

torch.autograd模塊提供了自動(dòng)求導(dǎo)的機(jī)制，允許記錄操作以及計(jì)算梯度。

x = torch.tensor([1.0], requires_grad=True)
y = x**2
y.backward()
print(x.grad)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層（nn.Module）

torch.nn.Module是構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本組件，它可以包含各種層，例如線性層（nn.Linear）、卷積層（nn.Conv2d）等。

import torch.nn as nn

class SimpleNN(nn.Module):
      def __init__(self):
         super(SimpleNN, self).__init__()
         self.fc = nn.Linear(10, 5)

      def forward(self, x):
         return self.fc(x)

model = SimpleNN()

優(yōu)化器（Optimizer）

優(yōu)化器用于調(diào)整模型參數(shù)以減小損失函數(shù)。以下是一個(gè)使用隨機(jī)梯度下降（SGD）優(yōu)化器的例子。

import torch.optim as optim

optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

損失函數(shù)（Loss Function）

損失函數(shù)用于衡量模型輸出與目標(biāo)之間的差距。例如，交叉熵?fù)p失適用于分類(lèi)問(wèn)題。

loss_function = nn.CrossEntropyLoss()

數(shù)據(jù)加載與預(yù)處理

PyTorch的torch.utils.data模塊提供了Dataset和DataLoader類(lèi)，用于加載和預(yù)處理數(shù)據(jù)?？梢宰远x數(shù)據(jù)集類(lèi)來(lái)適應(yīng)不同的數(shù)據(jù)格式和任務(wù)。

from torch.utils.data import DataLoader, Dataset

class CustomDataset(Dataset):
      # 實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)集的初始化和__getitem__方法

dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=64, shuffle=True)

模型保存與加載

可以使用torch.save保存模型的狀態(tài)字典，并使用torch.load加載模型。

# 保存模型
torch.save(model.state_dict(), 'model.pth')

# 加載模型
loaded_model = SimpleNN()
loaded_model.load_state_dict(torch.load('model.pth'))

學(xué)習(xí)率調(diào)整

torch.optim.lr_scheduler模塊提供了學(xué)習(xí)率調(diào)整的工具。例如，可以使用StepLR來(lái)在每個(gè)epoch之后降低學(xué)習(xí)率。

from torch.optim import lr_scheduler

scheduler = lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=5, gamma=0.1)

模型評(píng)估

在模型訓(xùn)練完成后，需要評(píng)估模型性能。在評(píng)估時(shí)，需要將模型切換到評(píng)估模式（model.eval()）并使用torch.no_grad()上下文管理器來(lái)避免梯度計(jì)算。

model.eval()
with torch.no_grad():
      # 運(yùn)行模型并計(jì)算性能指標(biāo)