PyTorch

PyTorch是一个开源的Python机器学习库，基于Torch（英语：Torch (machine_learning)）库，底层由C++实现，应用于人工智能领域，如计算机视觉和自然语言处理。它最初由Meta Platforms的人工智能研究团队开发，現在屬於Linux基金会的一部分。它是在修改後的BSD許可證下發布的自由及开放源代码软件。 儘管Python接口更加完善並且是開發的主要重點，但 PyTorch 也有C++接口。 許多深度學習軟體都是基於 PyTorch 構建的，包括特斯拉自动驾驶、Uber的Pyro、Hugging Face的Transformers、 PyTorch Lightning、和Catalyst。 PyTorch主要有两大特征： 类似于NumPy的张量计算，能在 GPU 或 MPS 等硬件加速器上加速； 基于带自动微分系统的深度神经网络。 PyTorch包括torch.autograd、torch.nn、torch.optim等子模块。 PyTorch包含多种损失函数，包括 MSE（均方误差 = L2 范数）、交叉熵损失和负熵似然损失（对分类器有用）等。 PyTorch定義了一個名為張量(torch.Tensor) 的類別來儲存和操作同構多維矩形數字陣列。 PyTorch張量與NumPy陣列類似，但也可以在支援 CUDA 的 英伟达 GPU 上運作。 PyTorch 也一直在開發對其他 GPU 平台的支持，例如 AMD 的 ROCm 和 Apple 的Metal Framework。 张量是 PyTorch 中的核心数据抽象，PyTorch 支援各種張量子類型。通常地，一维张量称为向量（vector），二维张量称为矩阵（matrix）。 张量的数据类型包括： torch.bool torch.int8 torch.uint8 torch.int16 torch.int32 torch.int64 torch.half torch.float torch.double torch.bfloat 神经网络由对数据执行操作的层/模块组成。 torch.nn 命名空间提供了使用者需要的所有构建块来构建自己的神经网络。PyTorch 中的每个模块都对应nn.模块。 神经网络本身是由其他模块（层）组成的模块。这种嵌套结构允许使用者轻松构建并管理复杂的架构。神经网络中的许多层都是参数化的，即具有相关的权重以及在训练期间优化的偏差。自动子类化跟踪模型对象中定义的所有字段，并生成所有参数可使用模型或方法访问。 import torch # for all things PyTorch import torch.nn as nn # for torch.nn.Module, the parent object for PyTorch models import torch.nn.functional as F # for the activation function 激活函数torch.nn.Module具有封装所有主要内容的对象激活功能，包括 ReLU 及其许多变体、Tanh、 Hardtanh、sigmoid 等。 最基本的神经网络层类型是线性或完全连接层。在这个层中，每个输入都会影响每个图层的输出到由图层权重指定的程度。如果 模型有 m 个输入和 n 个输出，权重将是一个 m x n 矩阵。 卷积层旨在处理高度空间相关性。它们在计算机视觉中非常常用， 它们检测组成的特征的紧密分组更高级别的功能。它们也会在其他上下文中弹出。例如， 在 NLP 应用程序中，单词的直接上下文（即序列中附近的其他单词）可以影响语句。 递归神经网络（RNN）是用于顺序数据（从科学仪器到时间序列测量）的自然语言句子。 下面的程序用简单的例子展示这个程序库的低层功能。 >>> import torch >>> dtype = torch.float >>> device = torch.device("cpu") # 本次在CPU上执行所有的计算 >>> # device = torch.device("cuda:0") # 本次在GPU上执行所有的计算 >>> >>> # 建立一个张量并用随机数填充这个张量 >>> a = torch.randn(2, 3, device=device, dtype=dtype) >>> print(a) # 输出张量a tensor([[-0.1460, -0.3490, 0.3705], [-1.1141, 0.7661, 1.0823]]) >>> >>> # 建立一个张量并用随机数填充这个张量 >>> b = torch.randn(2, 3, device=device, dtype=dtype) >>> print(b) # 输出张量B tensor([[ 0.6901, -0.9663, 0.3634], [-0.6538, -0.3728, -1.1323]]) >>> >>> print(a*b) # 输出两个张量的乘积 tensor([[-0.1007, 0.3372, 0.1346], [ 0.7284, -0.2856, -1.2256]]) >>> print(a.sum()) # 输出在张量a中所有元素的总和 tensor(0.6097) >>> >>> print(a[1,2]) # 输出第2行第3列（0起始）的元素 tensor(1.0823) >>> >>> print(a.max()) # 输出在张量a中的极大值 tensor(1.0823) 下列代码块展示了nn模块提供的高层功能的例子。例子中定义了具有线性层的神经网络。 import torch from torch import nn # 从PyTorch中导入nn子模块 class NeuralNetwork(nn.Module): # 神经网络被定义为类 def __init__(self): # 在__init__方法中定义诸层和变量 super(NeuralNetwork, self).__init__() # 必须出现在所有网络中 self.flatten = nn.Flatten() # 定义一个压平层 self.linear_relu_stack = nn.Sequential( # 定义诸层的一个堆栈 nn.Linear(28*28, 512), # 线性层有一个输入和输出形状 nn.ReLU(), # ReLU是nn提供的诸多激活函数之一 nn.Linear(512, 512), nn.ReLU(), nn.Linear(512, 10), ) def forward(self, x): # 这个函数定义前向传递。 x = self.flatten(x) logits = self.linear_relu_stack(x) return logits Release 2.4.1. 2024年9月4日 [2024年9月26日].  Yegulalp, Serdar. 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