用 pytorch 机器学习
Pytorch 基础语法
张量
torch.Tensor
- 一个多维数组,支持诸如backward()
等的自动求导操作,同时也保存了张量的梯度。
pytorch autograd 自动求导
autograd.Function
- 实现了自动求导前向和反向传播的定义,每个Tensor
至少创建一个Function
节点,该节点连接到创建Tensor
的函数并对其历史进行编码。
torch.nn 构建神经网络
一个nn.Module
包含各个层和一个forward(input)
方法,该方法返回output
Pytorch 深度学习框架
1. 定义网络
1 | import torch |
2. 实例化网络
1 | net = Net(n_features=4, n_hidden=5, n_output=4) |
3. 训练
1 | from torch.optim import SGD |
- 本文作者: Kelly Liu
- 本文链接: http://tiantianliu2018.github.io/2020/10/06/pytorch-机器学习/
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