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PyTorch 2-深度学习-模块

news 2026/2/10 5:23:00

PyTorch 2-深度学习-模块

  • 一: pytorch
    • 1> pytorch 介绍
    • 2> pytorch 作用
    • 3> pytorch 优点
    • 4> pytorch 流程
  • 二：pytorch 模块
    • 1> torch.Tensor 模块
    • 2> torch.nn模块
    • 3> torch.nn.function模块
    • 4> torch.random模块
    • 5> torch.onnx模块
    • 6> torch.sparse模块
    • 7> torch.cuda模块
    • 8> torch.nn.init模块
    • 9> torch.optim模块
    • 10> torch.autograd模块
    • 11> torch.distributed模块
    • 12> torch.distributions模块
    • 13> torch.hub模块
    • 14> torch.jit模块
    • 15> torch.multiprocessing模块
    • 16> PyTorch辅助工具模块
      • 1. torch.utils
  • 三: 流程demo
    • 1> 数据（准备和加载）
      • 1. 数据拆分-训练集、测试集
      • 2. 数据可视化
    • 2> 建立模型
      • 1. 标准线性回归模型
      • 2. 模型基本模块
      • 3. 模型实例--parameters()
      • 4. 预测（推理）
    • 3> 训练模型
      • 1. 创建损失函数和优化器
      • 2. 训练循环
    • 4> 训练后模型预测（执行推理）
      • 1. 理解
      • 2. 预测及展示
    • 5> 保存和加载Pytorch模型
      • 1. 主要方法
      • 2. 保存Pytorch模型的state_dict()
      • 3. 加载保存的PyTorch模型state_dict()
    • 6> 训练全过程
    • 7> 节点详析
      • 1. 全部demo
      • 2. 原始参数进行比较
      • 3. 预测
      • 4. 保存和加载模型
      • 5. 实例化实例
      • 6. 评估载入的模型
  • 四：pytorch 注意技巧
  • 五：pythorch其他

一: pytorch

1> pytorch 介绍

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，它是一个基于Python的可续计算包，提供两个高级功能：1、具有强大的GPU加速的张量计算（如NumPy）；2、包含自动求导系统的深度神经网络。

2> pytorch 作用

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；

提供功能介绍
1具有强大的GPU加速的张量计算（如NumPy）
2包含自动求导系统的深度神经网络

多开源框架(如TensorFlow、Caffe2、CNTK和Theano )采用静态计算图，而PyTorch采用动态计算图。 在静态计算图表中，必须先定义网络模型，然后运行，一次定义并运行多次。 动态计算图表可以在运行中定义，可以在运行时构建，多次构建并运行；

3> pytorch 优点

<
优势介绍
1PyTorch是相当简洁且高效快速的框架
2设计追求最少的封装

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