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Python深度学习029:pytorch中常用的模块或方法

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PyTorch是一个广泛使用的深度学习库,提供了许多用于构建和训练神经网络的模块和方法。下面是一些PyTorch中常用的模块和方法的简要介绍:

PyTorch常用模块和方法

  1. torch

    • 用途:PyTorch的基础模块,提供了多种数学运算功能。
    • 常用方法
      • torch.tensor():创建张量
      • torch.randn():生成随机数
      • torch.save():保存模型
      • torch.load():加载模型
  2. torch.nn

    • 用途:提供了构建神经网络所需的层、损失函数等。
    • 常用类
      • nn.Linear:全连接层
      • nn.Conv2d:卷积层
      • nn.MaxPool2d:池化层
      • nn.ReLU:激活函数
      • nn.CrossEntropyLoss:交叉熵损失函数
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