PyTorch与深度学习

PyTorch与深度学习

1.深度学习框架PyTorch

PyTorch概念

PyTorch是一个开源的Python机器学习库，基于Torch，用于自然语言处理等应用程序。PyTorch既可以看作加入了GPU支持的numpy，同时也可以看成一个拥有自动求导功能的强大的深度神经网络。除了Facebook外，它已经被Twitter、CMU和Salesforce等机构采用。

本文将介绍PyTorch的基本概念和使用方法，并通过实例演示如何使用PyTorch构建和训练一个简单的卷积神经网络。

PyTorch安装

可以通过PyTorch（地址：/）提供的安装指南安装PyTorch。安装完成后，你可以使用以下代码导入PyTorch：

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import torch

PyTorch的核心是张量（Tensor），它是一个多维数组，类似于umPy的ndarray。你可以使用torch.Tensor()函数创建一个张量。例如，以下代码创建了一个形状为(, 2)的张量：

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import torch

# 创建一个形状为(, 2)的张量
x = torch.Tensor([[1, 2], [, 4], [5, 6]])
print(x)

输出结果为：

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tensor([[1., 2.],
        [., 4.],
        [5., 6.]])

PyTorch张量操作的函数

PyTorch还提供了许多用于张量操作的函数，例如加法、减法、乘法和除法等。以下代码演示了如何使用这些函数进行张量操作：

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import torch

# 创建两个张量
x = torch.Tensor([[1, 2], [, 4], [5, 6]])
y = torch.Tensor([[7, 8], [9, 10], [11, 12]])

# 加法
z1 = x + y
# 减法
z2 = x - y
# 乘法
z = x * y
# 除法
z4 = x / y

print(z1)
print(z2)
print(z)
print(z4)

输出结果为：

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tensor([[ 8., 10.],
        [12., 14.],
        [16., 18.]])
tensor([[-6., -6.],
        [-6., -6.],
        [-6., -6.]])
tensor([[ 7., 16.],
        [27., 40.],
        [55., 72.]])
tensor([[0.1429, 0.2500],
        [0., 0.4000],
        [0.4545, 0.5000]])

PyTorch构建深度学习模型的函数和类

除了基本的张量操作，PyTorch还提供了许多用于构建深度学习模型的函数和类。例如，以下代码演示了如何使用PyTorch构建一个简单的卷积神经网络：

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import torch
import  as nn

# 定义一个卷积神经网络
class et(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(et, self).__init__()
         = nn.Conv2d(1, 6, 5)
        self.relu = nn.ReLU()
        self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)
         = nn.Conv2d(6, 16, 5)
        self.fc1 = nn.Linear(16 * 4 * 4, 120)
        self.fc2 = nn.Linear(120, 84)
        self.fc = nn.Linear(84, 10)

    def forward(self, x):
        x = (x)
        x = self.relu(x)
        x = self.pool(x)
        x = (x)
        x = self.relu(x)
        x = self.pool(x)
        x = x.view(-1, 16 * 4 * 4)
        x = self.fc1(x)
        x = self.relu(x)
        x = self.fc2(x)
        x = self.relu(x)
        x = self.fc(x)
        return x

# 创建一个模型实例
net = et()
print(net)

输出结果为：

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et(
  (conv1): Conv2d(1, 6, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1))
  (relu): ReLU()
  (pool): MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2, padding=0, dilation=1, ceil_mode=False)
  (conv2): Conv2d(6, 16, kernel_size=(5, 5), stride=(1, 1))
  (fc1): Linear(in_features=256, out_features=120, bias=True)
  (fc2): Linear(in_features=120, out_features=84, bias=True)
  (fc): Linear(in_features=84, out_features=10, bias=True)
)

以上就是使用PyTorch构建和训练深度学习模型的基本步骤。

深度学习框架PyTorch是一个开源的机器学习库，它提供了一个灵活的深度学习框架，可以帮助研究人员和开发人员快速构建和训练深度学习模型。

当然，PyTorch还提供了许多其他功能和工具，例如自动求导、优化器和数据加载器等，可以帮助你更高效地构建和训练深度学习模型。如果你想深入了解更多关于PyTorch的知识，可以参考官方文档和教程。

2.深度学习的程序实例

以下是一个简单的深度学习程序实例，使用PyTorch构建和训练一个卷积神经网络来对手写数字进行分类。

首先，我们需要导入必要的库：

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import torch
import  as nn
import torchvision
import  as transforms

接下来，我们需要定义一些超参数：

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# 超参数
num_epochs = 5
batch_size = 100
learning_rate = 0.001

然后，我们需要下载并准备MIST数据集：

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# 下载并准备MIST数据集
train_dataset = torchvision.datasets.MIST(root='./data', train=True, transform=transforms.ToTensor(), download=True)
test_dataset = torchvision.datasets.MIST(root='./data', train=False, transform=transforms.ToTensor())

# 数据加载器
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=train_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True)
test_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=test_dataset, batch_size=batch_size, shuffle=False)

接下来，我们定义一个卷积神经网络模型：

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# 定义卷积神经网络模型
class Convet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Convet, self).__init__()
        self.layer1 = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(1, 16, kernel_size=5, stride=1, padding=2),
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2))
        self.layer2 = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(16, 2, kernel_size=5, stride=1, padding=2),
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2))
        self.fc = nn.Linear(7*7*2, 10)

    def forward(self, x):
        out = self.layer1(x)
        out = self.layer2(out)
        out = out.reshape(out.size(0), -1)
        out = self.fc(out)
        return out

model = Convet()

接下来，我们定义损失函数和优化器：

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# 损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = Adam(model.parameters(), lr=learning_rate)

然后，我们开始训练模型：

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# 训练模型
total_step = len(train_loader)
for epoch in range(num_epochs):
    for i, (images, labels) in enumerate(train_loader):
        # 前向传播
        outputs = model(images)
        loss = criterion(outputs, labels)

        # 反向传播和优化
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()

        if (i+1) % 100 == 0:
            print ('Epoch [{}/{}], Step [{}/{}], Loss: {:.4f}' 
                   .format(epoch+1, num_epochs, i+1, total_step, loss.item()))

最后，我们测试模型并输出准确率：

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# 测试模型
()
with _grad():
    correct = 0
    total = 0
    for images, labels in test_loader:
        outputs = model(images)
        _, predicted = (outputs.data, 1)
        total += labels.size(0)
        correct += (predicted == labels).sum().item()

    print('测试集准确率: {} %'.format(100 * correct / total))

这就是一个简单的深度学习程序示例，使用PyTorch构建和训练卷积神经网络对手写数字进行分类。你可以根据需要进行修改和扩展。

本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划，分享自作者个人站点/博客。 原始发表：2024-12-17，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent 删除前往查看pytorch函数模型深度学习卷积神经网络