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2020-10-13 00:05:13
PyTorch官方教程中文版
还有比官网更好的教程吗ヾ(●´∀`●)
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2021-04-17 22:46:34Pytorch教程 目录Pytorch教程1 Pytorch简介1.1 pytorch特点2 入门实例2.1 收集数据集2.2 创建模型2.3 训练模型2.4 使用模型3 Tensor(张量)3.1 tensor最基本数据类型3.2 Tensor(张量)与numpy3.3 张量运算与形状变换...Pytorch教程
目录
1 Pytorch简介
Pytorch是一个能够在GPU和CPU上运行并解决各类深度学习问题的深度学习框架,可以将其看做是支持GPU计算与自动微分计算的Numpy库。
PyTorch是一个灵活的容易学习的Python库,在学术和研究领域PyTorch是最受欢迎的深度学习库。
Pytorch是TensorFlow最强有力的竞争对手。1.1 pytorch特点
易于使用的API-------像python一样简单。
Python的支持--------Pytorch可以顺利地与python数据科学栈集成。他非常类似于Numpy。
支持分布式训练------ pytorch可实现研究和生产中的分布式训练和性能优化。
部署方便---------pytorch提供了可用于大规模部署pytorch模型的工具。
强大的生态系统------pytorch具有丰富的工具和库等生态系统,为计算机视觉,NLP等方面的开发提供便利。
内置开放神经网络交换协议-----可以很方便与其他深度学习框架互操作。2 入门实例
2.1 收集数据集
第一步:读取数据集
数据集内容如下:
用数据集的内容绘制的散点图如下:
2.2 创建模型
2.3 训练模型
2.4 使用模型
3 Tensor(张量)
Pytorch最基本的操作对象是Tensor(张量),他表示一个多维矩阵,张量类似于Numpy的ndarrays,张量可以在GPU上使用已加速运算。
构造一个随机初始化矩阵:torch.rand
全0矩阵:torch.zeros
全1矩阵:torch.ones
直接从数据构造张量:torch.tensor3.1 tensor最基本数据类型
3.2 Tensor(张量)与numpy
3.3 张量运算与形状变换
求均值,求和
打印loss值
3.4 张量与自动微分
4 逻辑回归
4.1 什么是逻辑回归
线性回归预测的是一个连续的值,逻辑回归给出的‘是’和‘否’的回答。
Sigmoid函数是一个概率分布函数,给定某个输入,他将输出为一个概率值。4.2 逻辑回归损失函数
平方差所惩罚的是与损失为同一数量级的情形,对于分类问题,我们最好使用交叉熵损失函数会更有效。交叉熵会输出一个更大的损失。
4.3 交叉熵损失函数
交叉熵刻画的是实际输出(概率)与期望输出(概率)的距离,也就是交叉熵的值越小,两个概率分布就越接近,假设概率分布P为期望输出,概率分布q为实际输出,H(p,q)为交叉熵,则:
4.4 pytorch交叉熵
5 多层感知器
神经元图示:
5.1 单个神经元的缺陷
无法拟合“异或”运算
异或问题看似简单,使用单层神经元确实无法解决。
神经元要求数据是线性可分的
异或问题无法找到一条直线分割两个类
这个问题是神经网络的发展停止很多年
为了继续使用神经网络解决这种不具备线性可分问题,采取在神经网络的输入端和输出端之间插入更多的神经元。
5.2 常用的激活函数
5.3 多层感知器示例(二分类问题)
1)数据预处理
2)创建模型
3)定义损失函数
5.4 添加验证
了解过拟合与欠拟合
过拟合:对于训练数据过度拟合,对未知数据预测很差
欠拟合:对于训练数据拟合不够,对于未知数据预测很差
将ndarrary 包装成tensor形式,然后再放到数据集里切分
5.5 计算正确率
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如果还没有下载anaconda的可以看其他CSDN来下载配置好anaconda.
1、安装anaconda(安装过程忽略)
下载网址:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/
2、 安装pytorch
2.1 打开Anaconda Prompt
在命令行格式下,输入代码,完成调用清华镜像、建立pytorch环境、安装pytorch、测试pytorch过程
2.2 使用清华镜像源网站
分别输入以下4行代码:conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ conda config --set show_channel_urls yes conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
2.3 创建Pytorch环境
(1)创建环境pytorch,使用Python版本是3.7conda create -n pytorch python=3.7
之后,弹出提示,输入 y,即可安装。
(2)查看环境是否安装成功conda info --envs
可以看到base和pytorch两个环境
2.4 安装pytorch
根据自己的安装版本,在pytorch网站寻找代码
1)网站:https://pytorch.org/
复制代码:conda install pytorch torchvision cpuonly -c pytorch
(2)将复制的代码粘贴到命令行格式下,弹出提示,输入 y,即可完成安装,显示“done”。
2.5 测试
(1)激活pytorch:activate pytorch(2)进入python:python
(3)测试numpy:import numpy
(4)测试pytorch:import torch
如果以上步骤都没问题,那么安装成功。
2.6 问题
(1)问题:安装完成之后,测试过程前3步都没有问题,第(4)步,输入import torch之后报错,错误显示如下:Microsoft Visual C++ Redistributable is not installed, this may lead to the DLL load failure. It can be downloaded at https://aka.ms/vs/16/release/vc_redist.x64.exe Traceback (most recent call last):
(2)解决办法
按照问题提示,下载安装Microsoft Visual C++ Redistributable,安装之后测试pytorch能成功。
参考教程:https://www.cnblogs.com/qianwangxingfu/p/13582884.html
https://blog.csdn.net/qq_39752470/article/details/109995456
https://www.cnblogs.com/tianlang25/p/12433025.html -
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