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一、前言
二、实验环境
三、PyTorch数据结构
0、分类
1、张量#xff08;Tensor#xff09;
2、张量操作#xff08;Tensor Operations#xff09;
3、变量#xff08;Variable#xff09;
4、数据集#xff08;Dataset#xff09;
随机洗牌 一、前言 Ch…
目录
一、前言
二、实验环境
三、PyTorch数据结构
0、分类
1、张量Tensor
2、张量操作Tensor Operations
3、变量Variable
4、数据集Dataset
随机洗牌 一、前言 ChatGPT PyTorch是一个开源的机器学习框架广泛应用于深度学习领域。它提供了丰富的工具和库用于构建和训练各种类型的神经网络模型。下面是PyTorch的一些详细介绍 动态计算图PyTorch使用动态计算图的方式进行计算这意味着在运行时可以动态地定义、修改和调整计算图使得模型的构建和调试更加灵活和直观。 强大的GPU加速支持PyTorch充分利用GPU进行计算可以大幅提升训练和推理的速度。它提供了针对GPU的优化操作和内存管理使得在GPU上运行模型更加高效。 自动求导PyTorch内置了自动求导的功能可以根据定义的计算图自动计算梯度。这简化了反向传播算法的实现使得训练神经网络模型更加便捷。 大量的预训练模型和模型库PyTorch生态系统中有许多预训练的模型和模型库可供使用如TorchVision、TorchText和TorchAudio等可以方便地加载和使用这些模型加快模型开发的速度。 高级抽象接口PyTorch提供了高级抽象接口如nn.Module和nn.functional用于快速构建神经网络模型。这些接口封装了常用的神经网络层和函数简化了模型的定义和训练过程。 支持分布式训练PyTorch支持在多个GPU和多台机器上进行分布式训练可以加速训练过程处理大规模的数据和模型。 总体而言PyTorch提供了一个灵活而强大的平台使得深度学习的研究和开发更加便捷和高效。它的简洁的API和丰富的功能使得用户可以快速实现复杂的神经网络模型并在各种任务中取得优秀的性能。 二、实验环境 本系列实验使用如下环境
conda create -n DL python3.7
conda activate DL
pip install torch1.8.1cu102 torchvision0.9.1cu102 torchaudio0.8.1 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.htmlconda install matplotlib
关于配置环境问题可参考前文的惨痛经历 三、PyTorch数据结构
0、分类
Tensor张量Tensor是PyTorch中最基本的数据结构类似于多维数组。它可以表示标量、向量、矩阵或任意维度的数组。Tensor的操作PyTorch提供了丰富的操作函数用于对Tensor进行各种操作如数学运算、统计计算、张量变形、索引和切片等。这些操作函数能够高效地利用GPU进行并行计算加速模型训练过程。Variable变量Variable是对Tensor的封装用于自动求导。在PyTorch中Variable会自动跟踪和记录对其进行的操作从而构建计算图并支持自动求导。在PyTorch 0.4.0及以后的版本中Variable被废弃可以直接使用Tensor来进行自动求导。Dataset数据集Dataset是一个抽象类用于表示数据集。通过继承Dataset类可以自定义数据集并实现数据加载、预处理和获取样本等功能。PyTorch还提供了一些内置的数据集类如MNIST、CIFAR-10等用于方便地加载常用的数据集。DataLoader数据加载器DataLoader用于将Dataset中的数据按批次加载并提供多线程和多进程的数据预读功能。它可以高效地加载大规模的数据集并支持数据的随机打乱、并行加载和数据增强等操作。Module模块Module是PyTorch中用于构建模型的基类。通过继承Module类可以定义自己的模型并实现前向传播和反向传播等方法。Module提供了参数管理、模型保存和加载等功能方便模型的训练和部署。 1、张量Tensor PyTorch数据结构1、Tensor张量维度Dimensions、数据类型Data Types_QomolangmaH的博客-CSDN博客https://blog.csdn.net/m0_63834988/article/details/132909219https://blog.csdn.net/m0_63834988/article/details/132909219 2、张量操作Tensor Operations 3、变量Variable 4、数据集Dataset 在PyTorch中Dataset数据集是用于存储和管理训练、验证或测试数据的抽象类。它是一个可迭代的对象可以通过索引或迭代方式访问数据样本。 PyTorch提供了torch.utils.data.Dataset类可以通过继承该类来创建自定义的数据集。为了创建一个自定义数据集需要实现两个主要的方法
__len__()方法返回数据集中样本的数量。__getitem__(index)方法根据给定的索引index返回对应位置的数据样本。
下面是一个简单的自定义数据集的示例
import torch
from torch.utils.data import Datasetclass CustomDataset(Dataset):def __init__(self, data):self.data datadef __len__(self):return len(self.data)def __getitem__(self, index):sample self.data[index]# 在这里可以对数据样本进行预处理或转换# 返回经过处理的数据样本return sample# 创建一个自定义数据集的实例
data [1, 2, 3, 4, 5]
dataset CustomDataset(data)# 访问数据集中的样本
sample dataset[0]
print(sample) # 输出: 1 定义了一个名为CustomDataset的自定义数据集类它接受一个数据列表作为输入。我们实现了__len__()和__getitem__()方法来返回数据集的长度和根据索引获取数据样本。可以根据需要在__getitem__()方法中进行数据的预处理或转换操作。 使用自定义数据集时你可以将其与torch.utils.data.DataLoader结合使用以便更方便地进行数据的批量加载和处理。DataLoader提供了对数据集的迭代器可以按照指定的批量大小、随机洗牌等方式加载数据。
