机器学习课程-温州大学-03深度学习-PyTorch入门

• 语言: 中文（简体）
• 格式: .pdf
• 来源: github.com/fengdu78

摘要

文档介绍了PyTorch的基本使用和深度学习的核心概念，主要包括张量的操作、Autograd的自动微分机制、神经网络的构建与训练流程。文档详细阐述了PyTorch的神经网络模块（如torch.nn）和优化器（如Adam）的配置与使用方法，并举例说明了如何通过训练分类器来理解深度学习的基本流程。

AI总结

《机器学习课程-温州大学-03深度学习-PyTorch入门》摘要：

本文档介绍了PyTorch框架的基础知识，重点涵盖了张量、自动求导、神经网络和训练分类器的核心内容。

1. **张量（Tensors）**
- 张量是PyTorch中的多维数组，支持自动微分操作。
- 提供多种张量操作方法，包括基本运算和形状变换。

2. **Autograd自动求导**
- PyTorch通过Autograd实现自动微分。
- 核心操作包括设置`requires_grad`属性、调用`backward()`方法、查看`tensor.grad`属性。
- 支持标量和非标量的求导，可通过`retain_graph`保留计算图。

3. **神经网络**
- PyTorch提供`torch.nn`模块用于构建神经网络。
- 关键组件包括：`nn.Linear`（全连接层）、`nn.Conv*`（卷积层）、`nn.Module`（神经网络模块）、`nn.Parameter`（参数张量）。
- 网络定义流程包括：定义网络层、构建网络、前向传播、损失函数定义、反向传播和优化参数。

4. **训练一个分类器**
- 流程包括：加载数据、定义网络、定义损失函数、训练和测试。
- 使用`nn.Linear`实现全连接层，输入和输出均为二维张量。
- 示例代码展示了如何使用Adam优化器，学习率设置为$1e-4$。

5. **参考文献**
- 包括《深度学习》《Pattern Recognition and Machine Learning》等经典书籍和在线资源。

总结：本文档通过核心模块和流程介绍了PyTorch的基础知识，为构建和训练深度学习模型提供了简明的指导框架。