搜索引擎网站推广,用网站做的简历模板,牡丹江住房和城乡建设厅网站,windows装wordpress目录 一、基本操作
二、自动求导机制 三、线性回归DEMO
3.1模型的读取与保存
3.2利用GPU训练时
四、常见的Tensor形式
五、Hub模块 一、基本操作
操作代码如下:
import torch
import numpy as np#创建一个矩阵
x1 torch.empty(5,3)# 随机值
x2 torch.rand(5,3)# 初始化…目录 一、基本操作
二、自动求导机制 三、线性回归DEMO
3.1模型的读取与保存
3.2利用GPU训练时
四、常见的Tensor形式
五、Hub模块 一、基本操作
操作代码如下:
import torch
import numpy as np#创建一个矩阵
x1 torch.empty(5,3)# 随机值
x2 torch.rand(5,3)# 初始化一个全零的矩阵
x3 torch.zeros(5,3,dtype torch.long)# view操作改变矩阵维度
x4 torch.randn(4,4) #4*4矩阵
y x4.view(16) #变成一行的矩阵
z x4.view(-1,8) #变为2*8的矩阵
print(y.size()) #矩阵的尺寸#与numpy的协同操作
# tensor转array
a torch.ones(5)
b a.numpy()# array转tensor
a1 np.ones(5)
b1 torch.from_numpy(a)
二、自动求导机制 案例代码如下: import torch#计算流程
x torch.rand(1)
b torch.rand(1,requires_gradTrue)
w torch.rand(1,requires_gradTrue)
y w * x
z y b# 反向传播计算
z.backward(retain_graph True)
print(w.grad)
print(b.grad) 三、线性回归DEMO import numpy as np
import torch
import torch.nn as nn# 构建线性回归模型
class LinearRegressionModel(nn.Module):def __init__(self,input_dim,output_dim):super(LinearRegressionModel,self).__init__()self.linear nn.Linear(input_dim,output_dim)def forward(self,x):out self.linear(x)return outx_values [i for i in range(11)]
x_train np.array(x_values,dtypenp.float32)
x_train x_train.reshape(-1,1)
print(x_train.shape)#y 2x 1
y_values [2*i 1 for i in range(11)]
y_train np.array(x_values,dtypenp.float32)
y_train x_train.reshape(-1,1)# 构建model
input_dim 1
output_dim 1model LinearRegressionModel(input_dim,output_dim)# 指定好参数和损失函数
epochs 1000 #训练次数
learning_rate 0.01 #学习率
optimizer torch.optim.SGD(model.parameters(),lr learning_rate) #优化器
criterion nn.MSELoss() #损失函数# 训练模型
for epoch in range(epochs):epoch 1#注意转行为tensorinputs torch.from_numpy(x_train)labels torch.from_numpy(y_train)#梯度要清零每一次迭代optimizer.zero_grad()#前向传播outputs model(inputs)#计算损失loss criterion(outputs,labels)#反向传播loss.backward()#更新权重参数optimizer.step()if epoch % 50 0:print(epoch {},loss {}.format(epoch,loss.item()))
3.1模型的读取与保存
# 模型的保存与读取
torch.save(model.state.dict(),model.pkl) #保存
model.load_state_dict(torch.load(model.pkl)) #读取
3.2利用GPU训练时
利用GPU训练时要将数据与模型导入cuda
#注意转行为tensor
inputs torch.from_numpy(x_train)
labels torch.from_numpy(y_train)
#利用GPU训练数据时的数据
inputs torch.from_numpy(x_train).to(device)
labels torch.from_numpy(y_train).to(device)model LinearRegressionModel(input_dim,output_dim)#使用GPU进行训练
device torch.device(cuda:0 if torch.cuda.is_available() else cpu)
model.to(device)
四、常见的Tensor形式
1.scalar:通常是指一个数值2.vector:通常是指一个向量3.matrix:通常是指一个数据矩阵4.n-dimensional tensor:高维数据 五、Hub模块
Github地址:https://github.com/pytorch/hub
Hub已有模型:https://pytorch.org/hub/research-models
