当前位置: 首页 > news >正文

PyTorch 初级教程:构建你的第一个神经网络

PyTorch 是一个在研究领域广泛使用的深度学习框架,提供了大量的灵活性和效率。本文将向你介绍如何使用 PyTorch 构建你的第一个神经网络。

一、安装 PyTorch

首先,我们需要安装 PyTorch。PyTorch 的安装过程很简单,你可以根据你的环境(操作系统,Python 版本,是否使用 GPU 等)在 PyTorch 的官方网站生成相应的安装命令。以下是一种常见的安装命令:

pip install torch torchvision

二、Tensor

在 PyTorch 中,基本的数据结构是 Tensor(张量)。Tensor 和 NumPy 的数组很相似,但它还可以在 GPU 上运行以加速计算。以下是创建 Tensor 的一些方法:

import torch# 创建一个未初始化的 5x3 矩阵
x = torch.empty(5, 3)
print(x)# 创建一个随机初始化的 5x3 矩阵
x = torch.rand(5, 3)
print(x)# 创建一个全部为 0,数据类型为 long 的矩阵
x = torch.zeros(5, 3, dtype=torch.long)
print(x)# 创建 tensor 并直接使用数据初始化
x = torch.tensor([5.5, 3])
print(x)

三、神经网络

在 PyTorch 中,我们使用 torch.nn 包来构建神经网络。nn 依赖于 autograd 来定义和计算梯度。nn.Module 包含神经网络的层,以及返回 outputforward(input) 方法。

让我们定义一个简单的前馈神经网络:

import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as Fclass Net(nn.Module):def __init__(self):super(Net, self).__init__()# 输入图像为单通道,输出通道为 6,3x3 正方形卷积核self.conv1 = nn.Conv2d(1, 6, 3)self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 3)# an affine operation: y = Wx + bself.fc1 = nn.Linear(16 * 6 * 6, 120)  # 6*6 是图像维度self.fc2 = nn.Linear(120, 84)self.fc3 = nn.Linear(84, 10)def forward(self, x):# 在 2x2 窗口上进行最大池化x = F.max_pool2d(F.relu(self.conv1(x)), (2, 2))# 如果是方阵,只需要指定一个数字x = F.max_pool2d(F.relu(self.conv2(x)), 2)x = x.view(-1, self.num_flat_features(x))x = F.relu(self.fc1(x))x = F.relu(self.fc2(x))x = self.fc3(x)return xdef num_flat_features(self, x):size = x.size()[1:]  # 所有维度除了批量维度num_features = 1for s in size:num_features *= sreturn num_featuresnet = Net()
print(net)

你刚刚定义了一个前馈函数,在它里面(以及只在它里面)我们使用了 Tensor 的任意操作。backward 函数(在这里是 autograd)将会自动定义,你可以在 forward 函数中使用任何针对 Tensor 的操作。

通过以上的简单介绍,我们相信你已经对如何在 PyTorch 中构建神经网络有了一个基本的理解。在后续的文章中,我们将深入讨论如何训练神经网络,以及如何使用数据加载器,等等。

相关文章:

PyTorch 初级教程:构建你的第一个神经网络

PyTorch 是一个在研究领域广泛使用的深度学习框架,提供了大量的灵活性和效率。本文将向你介绍如何使用 PyTorch 构建你的第一个神经网络。 一、安装 PyTorch 首先,我们需要安装 PyTorch。PyTorch 的安装过程很简单,你可以根据你的环境&…...

SpringBoot使用MyBatis Plus + 自动更新数据表

1、Mybatis Plus介绍 Mybatis,用过的都知道,这里不介绍,mybatis plus只是在mybatis原来的基础上做了些改进,增强了些功能,增强的功能主要为增加更多常用接口方法调用,减少xml内sql语句编写,也可…...

【设计模式】简单工厂模式

C语言实现简单的工厂模式 #include <stdio.h> #include <stdlib.h>// 图形类型枚举 typedef enum {CIRCLE,SQUARE,RECTANGLE } ShapeType;// 图形结构体 typedef struct {ShapeType type;float area; } Shape;// 创建圆形 Shape* createCircle() {Shape* circle …...

推荐系统-ALS协同过滤算法实现

从协同过滤的分类来说&#xff0c;ALS&#xff08;Alternating Least Squares&#xff0c;交替最小二乘&#xff09;算法属于User-Item CF&#xff0c;也叫做混合CF&#xff0c;它同时考虑了User和Item两个方面&#xff0c;通过数量相对少的未被观察到的隐藏因子&#xff0c;来…...

QT第三讲

思维导图 蜡笔小新闹钟 需求&#xff1a; 实现 widget.h #ifndef WIDGET_H #define WIDGET_H#include <QWidget> #include<QTime> //时间类 #include<QTimerEvent> //事件处理类 #include<QtTextToSpeech> //文本转语音类 #include<QMessageBo…...

Linux内核的I2C驱动框架详解------这应该是我目前600多篇博客中耗时最长的一篇博客

目录 1 I2C驱动整体框架图 2 I2C控制器 2.1 I2C控制器设备--I2C控制器在内核中也被看做一个设备 2.2 i2c控制器驱动程序 2.3 platform_driver结构体中的probe函数做了什么 2.3.1 疑问&#xff1a; i2cdev_notifier_call函数哪里来的 2.3.2 疑问&#xff1a;为什么有两…...

【点云处理教程】05-Python 中的点云分割

一、说明 这是我的“点云处理”教程的第 5 篇文章。“点云处理”教程对初学者友好&#xff0c;我们将在其中简单地介绍从数据准备到数据分割和分类的点云处理管道。 在上一教程中&#xff0c;我们看到了如何过滤点云以减少噪声或其密度。在本教程中&#xff0c;我们将应用一些聚…...

代码随想录算法训练营之JAVA|第十七天| 654. 最大二叉树

今天是第17天刷leetcode&#xff0c;立个flag&#xff0c;打卡60天。 算法挑战链接 654. 最大二叉树https://leetcode.cn/problems/maximum-binary-tree/description/ 第一想法 错误的想法&#xff0c;就不说了。 看完代码随想录之后的想法 用递归模拟真实的过程 如果我…...

C++重写函数、隐藏函数、重载函数的区别对比

目录 1.函数重载 1.1定义 1.2函数重载的规则&#xff1a; 1.3函数重载的作用&#xff1a; 2.函数重写&#xff1a; 2.1定义 2.2例子&#xff1a; 3.函数隐藏 3.1定义 3.2举个例子&#xff1a; 1.函数重载 1.1定义 我们在学类和对象的封装特性时学过一个词叫重载&#xff0c…...

15.python设计模式【函数工厂模式】

1.知识讲解 内容&#xff1a;定义一个字典&#xff0c;在python中一切皆对象&#xff0c;将所有的函数进行封装&#xff0c;然后定一个分发函数进行分发&#xff0c;将原来if…else全部干掉。角色&#xff1a; 函数&#xff08;function&#xff09;函数工厂&#xff08;funct…...

Redis主从复制、哨兵、cluster集群原理+实验

目录 一、Redis 主从复制 1、主从复制的作用 2、主从复制流程 3、搭建Redis 主从复制 安装Redis&#xff08;所有主机) 修改Master节点Redis配置文件 修改Slave节点Redis配置文件 验证主从效果 一、Redis 主从复制 主从复制&#xff0c;是指将一台Redis服务器的数据&am…...

微信小程序如何实现页面传参?

前言 只要你的小程序超过一个页面那么可能会需要涉及到页面参数的传递&#xff0c;下面我总结了 4 种页面方法。 路径传递 通过在url后面拼接参数&#xff0c;参数与路径之间使用 ? 分隔&#xff0c;参数键与参数值用 相连&#xff0c;不同参数用 & 分隔&#xff1b;如…...

OPC DA 客户端与服务器的那点事

C#开发OPC客户端&#xff0c;使用OPCDAAuto.dll。在开发过程中偶遇小坎坷&#xff0c;主要记录一下问题解决办法。 1、建立客户端&#xff0c;参考链接。建立WinFrom工程&#xff0c;将博客中代码全部复制即可运行&#xff1a; https://www.cnblogs.com/kjgagaga/p/17011730.…...

Java 错误异常介绍(Exceptions)

1、异常介绍 异常是程序执行期间发生的意外事件。它影响程序指令流&#xff0c;从而导致程序异常终止。 发生异常的原因有很多。其中包括&#xff1a; 无效的用户输入 设备故障 网络连接丢失 物理限制&#xff08;磁盘内存不足&#xff09; 代码错误 打开一个不可用的文…...

每日一题——旋转数组的最小数字

题目 有一个长度为 n 的非降序数组&#xff0c;比如[1,2,3,4,5]&#xff0c;将它进行旋转&#xff0c;即把一个数组最开始的若干个元素搬到数组的末尾&#xff0c;变成一个旋转数组&#xff0c;比如变成了[3,4,5,1,2]&#xff0c;或者[4,5,1,2,3]这样的。请问&#xff0c;给定这…...

SpringBoot Jackson 日期格式化统一配置

目录 1.在全局配置文件配置 2.通过JavaBean方式配置 1.在全局配置文件配置 spring:jackson:date-format: yyyy-MM-dd HH:mm:sstime-zone: GMT8 该配置方式仅支持 Date 类型的日期格式化&#xff0c;不支持LocalDate 及 LocalDateTime 的格式化。 2.通过JavaBean方式配置 …...

剑指 Offer 38. 字符串的排列 / LeetCode 47. 全排列 II(回溯法)

题目&#xff1a; 链接&#xff1a;剑指 Offer 38. 字符串的排列 难度&#xff1a;中等 输入一个字符串&#xff0c;打印出该字符串中字符的所有排列。 你可以以任意顺序返回这个字符串数组&#xff0c;但里面不能有重复元素。 示例: 输入&#xff1a;s “abc” 输出&…...

【前端知识】React 基础巩固(四十三)——Effect Hook

React 基础巩固(四十三)——Effect Hook 一、Effect Hook的基本使用 Effect Hook 用来完成一些类似class中生命周期的功能。 在使用类组件时&#xff0c;不管是渲染、网路请求还是操作DOM&#xff0c;其逻辑和代码是杂糅在一起的。例如我们希望把计数器结果显示在标签上&…...

一百三十八、ClickHouse——使用clickhouse-backup备份ClickHouse库表

一、目标 使用clickhouse-backup在本地全库备份ClickHouse的数据库 二、前提 已经安装好clickhouse-backup 注意&#xff1a;由于之前同事已经按照好clickhouse-backup&#xff0c;所以我就没有安装 如有需要请参考其他人的博客安装一下&#xff0c;下面是我认为比较好的一…...

【无标题】使用Debate Dynamics在知识图谱上进行推理(2020)7.31

使用Debate Dynamics在知识图谱上进行推理 摘要介绍背景与相关工作我们的方法 摘要 我们提出了一种新的基于 Debate Dynamics 的知识图谱自动推理方法。 其主要思想是将三重分类任务定义为两个强化学习主体之间的辩论游戏&#xff0c;这两个主体提取论点&#xff08;知识图中…...

【网络】每天掌握一个Linux命令 - iftop

在Linux系统中&#xff0c;iftop是网络管理的得力助手&#xff0c;能实时监控网络流量、连接情况等&#xff0c;帮助排查网络异常。接下来从多方面详细介绍它。 目录 【网络】每天掌握一个Linux命令 - iftop工具概述安装方式核心功能基础用法进阶操作实战案例面试题场景生产场景…...

深入剖析AI大模型:大模型时代的 Prompt 工程全解析

今天聊的内容&#xff0c;我认为是AI开发里面非常重要的内容。它在AI开发里无处不在&#xff0c;当你对 AI 助手说 "用李白的风格写一首关于人工智能的诗"&#xff0c;或者让翻译模型 "将这段合同翻译成商务日语" 时&#xff0c;输入的这句话就是 Prompt。…...

【杂谈】-递归进化:人工智能的自我改进与监管挑战

递归进化&#xff1a;人工智能的自我改进与监管挑战 文章目录 递归进化&#xff1a;人工智能的自我改进与监管挑战1、自我改进型人工智能的崛起2、人工智能如何挑战人类监管&#xff1f;3、确保人工智能受控的策略4、人类在人工智能发展中的角色5、平衡自主性与控制力6、总结与…...

自然语言处理——Transformer

自然语言处理——Transformer 自注意力机制多头注意力机制Transformer 虽然循环神经网络可以对具有序列特性的数据非常有效&#xff0c;它能挖掘数据中的时序信息以及语义信息&#xff0c;但是它有一个很大的缺陷——很难并行化。 我们可以考虑用CNN来替代RNN&#xff0c;但是…...

k8s业务程序联调工具-KtConnect

概述 原理 工具作用是建立了一个从本地到集群的单向VPN&#xff0c;根据VPN原理&#xff0c;打通两个内网必然需要借助一个公共中继节点&#xff0c;ktconnect工具巧妙的利用k8s原生的portforward能力&#xff0c;简化了建立连接的过程&#xff0c;apiserver间接起到了中继节…...

C++八股 —— 单例模式

文章目录 1. 基本概念2. 设计要点3. 实现方式4. 详解懒汉模式 1. 基本概念 线程安全&#xff08;Thread Safety&#xff09; 线程安全是指在多线程环境下&#xff0c;某个函数、类或代码片段能够被多个线程同时调用时&#xff0c;仍能保证数据的一致性和逻辑的正确性&#xf…...

基于matlab策略迭代和值迭代法的动态规划

经典的基于策略迭代和值迭代法的动态规划matlab代码&#xff0c;实现机器人的最优运输 Dynamic-Programming-master/Environment.pdf , 104724 Dynamic-Programming-master/README.md , 506 Dynamic-Programming-master/generalizedPolicyIteration.m , 1970 Dynamic-Programm…...

Proxmox Mail Gateway安装指南:从零开始配置高效邮件过滤系统

&#x1f49d;&#x1f49d;&#x1f49d;欢迎莅临我的博客&#xff0c;很高兴能够在这里和您见面&#xff01;希望您在这里可以感受到一份轻松愉快的氛围&#xff0c;不仅可以获得有趣的内容和知识&#xff0c;也可以畅所欲言、分享您的想法和见解。 推荐&#xff1a;「storms…...

【LeetCode】算法详解#6 ---除自身以外数组的乘积

1.题目介绍 给定一个整数数组 nums&#xff0c;返回 数组 answer &#xff0c;其中 answer[i] 等于 nums 中除 nums[i] 之外其余各元素的乘积 。 题目数据 保证 数组 nums之中任意元素的全部前缀元素和后缀的乘积都在 32 位 整数范围内。 请 不要使用除法&#xff0c;且在 O…...

DeepSeek越强,Kimi越慌?

被DeepSeek吊打的Kimi&#xff0c;还有多少人在用&#xff1f; 去年&#xff0c;月之暗面创始人杨植麟别提有多风光了。90后清华学霸&#xff0c;国产大模型六小虎之一&#xff0c;手握十几亿美金的融资。旗下的AI助手Kimi烧钱如流水&#xff0c;单月光是投流就花费2个亿。 疯…...