pytorch深度学习简书

PyTorch是一个用于构建深度学习模型的开源机器学习框架，提供张量计算以及自动求导等功能。本文将介绍PyTorch的基础操作以及如何使用PyTorch构建深度学习模型。

一、PyTorch基础操作

1. 安装PyTorch

在安装PyTorch之前，需要先安装Anaconda，可以从官网下载安装程序。然后在终端输入以下指令进行PyTorch的安装：

conda install pytorch torchvision -c pytorch

2. 张量操作

在PyTorch中，张量（Tensor）是用于存储和操作数据的基本数据结构。类似于Numpy数组，但可以在GPU上进行计算。以下是一些常见的张量操作：

创建一个张量：

import torch
a = torch.tensor([[1,2],[3,4]])

将张量放到GPU上：

a = a.to('cuda')

重塑张量的形状：

a = a.reshape((4,))

张量加法：

b = torch.tensor([5,6]).to('cuda')
c = a + b

以上是一些张量操作的示例，更多操作可以参考PyTorch官方文档。

3. 自动求导

在深度学习中，自动求导是一个非常重要的功能。在PyTorch中，可以通过两行代码实现自动求导：

x = torch.tensor(3.0,requires_grad=True)
y = x**2
y.backward()

在上面的代码中，变量x是需要求导的变量，设置requires_grad=True即可。然后将x的平方赋值给y，再执行y.backward()即可进行反向传播。

二、PyTorch构建深度学习模型

1. 构建网络模型

在PyTorch中，可以通过继承nn.Module类来构建自己的网络模型，以下是一个简单的网络模型示例：

import torch.nn as nn
class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyModel,self).__init__()
        self.layer1 = nn.Linear(2,3)
        self.layer2 = nn.Linear(3,1)
    def forward(self,x):
        x = self.layer1(x)
        x = nn.ReLU()(x)