《pytorch深度学习实战》学习笔记第1章

admin2024-04-03  1

第1章 深度学习和pytorch库简介

1.1 深度学习革命

机器学习依赖特征工程。而深度学习是从原始数据中自动找出这样的特征。

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1.2 pytorhc深度学习

pytorch是一个python程序库。pytorch为深度学习提供了入门指南。pytorch的核心数据结构——张量,为一个多维数组,与numpy数组相似。pytorch可以在专用硬件上执行加速数学操作的特性,使得神经网络在单机或并行计算变得方便。

1.3 为什么用pytorch

pytorch很容易被推广,因为简单;

很容易操作张量;

使用GPU加速计算;

提供了支持通用数学表达式数值优化的工具,该工具用于训练深度学习模型。

可以关注问题本身;

配备了高性能的C++环境,方便部署。

1.4 pytorch如何支持深度学习

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构建神经网络的pytorch核心模块位于torch.nn中,提供了通用的神经网络层和其它架构组件。为了训练模型,还需要:数据集、优化器、硬件计算。

(1)从外部获取数据,然后将数据中的每个样本转换成pytorch可以处理的张量;

(2)数据预处理在torch.utils.data中的Dataset类;

(3)由于数据存储很慢,需要并行化数据加载。加载数据,在DataLoader类中实现;

(4)循环训练数据,并用损失函数评估模型,torch.nn类中包含损失函数;

(5)用优化器自动更新模型。在torch.optiom中。

(6)部署

1.6 练习题

1、查看python版本

在命令窗口输入:python --verion即可查看但钱python的版本。

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2、导入torch,并查看pytorch的版本

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3、查看cuda是否可以

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返回True代表cuda可以正常使用。

4、在Jupyter Notebook中查看python版本并查看位置。

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参考资料:

1. 深度学习和PyTorch库简介 · 深度学习与PyTorch(中文版) (paper2fox.github.io)

2. PyTorch深度学习 Deep Learning with PyTorch ch.2, p.1_哔哩哔哩_bilibili

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