pytorch是什么？

2024-05-09 07:59

1. pytorch是什么？

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。
由Facebook人工智能研究院（FAIR）基于Torch推出了PyTorch。它是一个基于Python的可续计算包，提供两个高级功能：具有强大的GPU加速的张量计算（如NumPy）。包含自动求导系统的深度神经网络。

PyTorch的发展：
PyTorch的前身是Torch，其底层和Torch框架一样，但是使用Python重新写了很多内容，不仅更加灵活，支持动态图，而且提供了Python接口。它是由Torch7团队开发，是一个以Python优先的深度学习框架，不仅能够实现强大的GPU加速，同时还支持动态神经网络。
PyTorch既可以看作加入了GPU支持的numpy，同时也可以看成一个拥有自动求导功能的强大的深度神经网络。除了Facebook外，它已经被Twitter、CMU和Salesforce等机构采用。

pytorch是什么？

2. pytorch是什么？

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。
2017年1月，由Facebook人工智能研究院（FAIR）基于Torch推出了PyTorch。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。
优点
1、PyTorch是相当简洁且高效快速的框架；
2、设计追求最少的封装；
3、设计符合人类思维，它让用户尽可能地专注于实现自己的想法；
4、与google的Tensorflow类似，FAIR的支持足以确保PyTorch获得持续的开发更新；
5、PyTorch作者亲自维护的论坛供用户交流和求教问题；
6、入门简单。

扩展资料：
模块
1、Autograd模块
PyTorch使用一种称为自动微分的方法。记录器记录已执行的操作，然后向后重播以计算梯度。当构建神经网络以通过计算前向传递参数的微分来节省一个时间时，此方法特别强大。
2、Optim模块
torch.optim是实现用于构建神经网络的各种优化算法的模块。大多数常用方法已受支持，因此无需从头开始构建它们。
3、nn模块
PyTorch autograd使定义计算图和获取梯度变得容易，但是原始的autograd对于定义复杂的神经网络而言可能太低了。这是nn模块可以提供帮助的地方。
 参考资料：百度百科-PyTorch

3. PyTorch到底好用在哪里?

PyTorch是个开源的Python机器学习库，在2017年由Facebook人工智能研究院（FAIR）推出面世。很多从业者都很推崇这款工具，下面小编给大家整理了一些关于PyTorch的一些基本知识，给各位网友做个参考。

1、PyTorch的功能强大。PyTorch是基与Torch延伸而来，但二者最大的区别在于PyTorch 使用了Python 作为开发语言。最大的功能亮点在于实现强大的GPU加速同时包含自动求导系统的深度神经网络，这是许多主流框架不支持的。 因此，可以简单可以将PyTorch 看作是加入了GPU支持的numpy。 正是因为它功能强大，所以除了在Fb使用外，Twitter、CMU 和Salesforce等机构都在使用。

2、PyTorch的优点。PyTorch的优点的优点很多，总结下来可以分为几点。第一、核心思想是尽量找一种，最好是唯一一种直观易懂的实现方案；第二、写代码快速；第三、强大的社区支持；第四、代码简单易懂；第五、可以快速实现新的想法。这六点对于程序员来说简直就是福音。

3、学习PyTorch的必要性。正是因为这款工具如此的好用，所以为了提升效率，很多程序员都将它添加进自己的学习计划当中。主要原因有四点：第一、多学一个框架，有备无患；第二、同类型功能的框架中PyTorch是最优秀的；第三、容易查找bug，后期查错非常方便；第四、更加简单直接，可以看懂底层的框架，对程序员的提升肉眼可见。
以上就是小编整理出来的PyTorch的相关知识。广大网友们，你们觉得如何？欢迎评论区留言交流。

PyTorch到底好用在哪里?

4. pytorch是什么？

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。
由Facebook人工智能研究院（FAIR）基于Torch推出了PyTorch。它是一个基于Python的可续计算包，提供两个高级功能：具有强大的GPU加速的张量计算（如NumPy）。包含自动求导系统的深度神经网络。

发展：
PyTorch的前身是Torch，其底层和Torch框架一样，但是使用Python重新写了很多内容，不仅更加灵活，支持动态图，而且提供了Python接口。它是由Torch7团队开发，是一个以Python优先的深度学习框架，不仅能够实现强大的GPU加速，同时还支持动态神经网络。
PyTorch既可以看作加入了GPU支持的numpy，同时也可以看成一个拥有自动求导功能的强大的深度神经网络。除了Facebook外，它已经被Twitter、CMU和Salesforce等机构采用。

5. Pytorch中的tensor常用操作

 在指定的维度dim上对序列seq进行连接操作。
    参数： 
    例子： 
     torch.Tensor.expand(  sizes)* → Tensor
   返回张量的一个新视图，可以将张量的单个维度扩大为更大的尺寸。
   张量也可以扩大为更高维，新增加的维度将附在前面。 扩大张量不需要分配新内存，仅仅是新建一个张量的视图。任意一个一维张量在不分配新内存情况下都可以扩展为任意的维度。
   传入-1则意味着维度扩大不涉及这个维度。
    参数： 
    例子： 
    torch.squeeze(input, dim=None, out=None)  → Tensor
   除去输入张量input中数值为1的维度，并返回新的张量。如果输入张量的形状为（ [图片上传失败...(image-786ec5-1580566115084)]
   ），那么输出张量的形状为（ [图片上传失败...(image-a0a179-1580566115084)]
   ）。
   当通过dim参数指定维度时，维度压缩操作只会在指定的维度上进行。如果输入向量的形状为（ [图片上传失败...(image-1088a1-1580566115084)]
   ），squeeze(input, 0)会保持张量的维度不变，只有在执行squeeze(input, 1)时，输入张量的形状会被压缩至（ [图片上传失败...(image-759892-1580566115084)]
   ）。
   如果一个张量只有1个维度，那么它不会受到上述方法的影响。
   输出的张量与原张量共享内存，如果改变其中的一个，另一个也会改变。
    参数: 
    例子： 
     torch.Tensor.repeat(  sizes)*
   沿着指定的维度重复张量。不同于expand()方法，本函数复制的是张量中的数据。
    参数： 
    例子： 
    torch.Tensor.unfold(dim, size, step)  → Tensor
   返回一个新的张量，其中元素复制于有原张量在dim维度上的数据，复制重复size次，复制时的步进值为step。
    参数： 
    例子： 
    torch.Tensor.narrow(dimension, start, length)  → Tensor
   返回一个经过缩小后的张量。操作的维度由dimension指定。缩小范围是从start开始到start+length。执行本方法的张量与返回的张量共享相同的底层内存。
    参数： 
    例子： 
     torch.Tensor.view(  args)* → Tensor
   返回一个有相同数据但是不同形状的新的向量。
   返回的装两必须与原张量有相同的数据和相同的元素个数，但是可以有不同的尺寸。
    参数： 
    例子： 
     torch.Tensor.resize_(  sizes)*
   将张量的尺寸调整为指定的大小。如果元素个数比当前的内存大小大，就将底层存储大小调整为与新元素数目一致的大小。   如果元素个数比当前内存小，则底层存储不会被改变。原来张量中被保存下来的元素将保持不变，但新内存将不会被初始化。
    参数： 
    例子： 
     torch.Tensor.permute(  dims)*
   将执行本方法的张量的维度换位。
    参数： 
    例子： 
    torch.Tensor.element_size()  → int
   查看某类型张量单个元素的字节数。
    例子：

Pytorch中的tensor常用操作

6. pytorch torch类

 本文介绍一些可能有用的torch类中的方法。
   对input进行拼接，参数表示在那个维度进行拼接。
   沿给定轴dim，将输入索引张量index指定位置的值进行赋值。   赋值公式为如下：
   也就是修改输入的dim维的数值排列。   示例：
   根据掩码张量mask中的二元值，取输入张量中的指定项( mask为一个 ByteTensor)，将取值返回到一个新的1D张量。   也就是在原本的input中选择部分数值。
   返回一个包含输入input中非零元素索引的张量。输出张量中的每行包含输入中非零元素的索引。
   将输入张量形状中的1 去除并返回。 如果输入是形如(A×1×B×1×C×1×D)，那么输出形状就为： (A×B×C×D)。
   示例：
   沿着新的维度对输入张量进行排序。最外面的维度是0.
   示例：
   对二维向量进行转置。
   返回一个新的张量，对输入的制定位置插入维度 1。如果dim为负，则将会被转化dim+input.dim()+1。
   设定生成随机数的种子。
   返回生成随机数的原始种子值。
   返回一个张量，包含从给定参数means,std的离散正态分布中抽取随机数。
   计算输入张量的每个元素绝对值。
   返回一个新张量，包含输入张量每个元素的反余弦。
   对输入张量input逐元素加上标量值value，并返回结果到一个新的张量out，即 out=tensor+value。
   other 张量的每个元素乘以一个标量值value，并加到iput 张量上。返回结果到输出张量out。即，out=input+(other∗value)。
   对输入input张量每个元素向上取整。
   向下取整。
   将输入input张量每个元素的夹紧到区间 [min,max]，并返回结果到一个新张量。
                                           将input逐元素除以标量值value，并返回结果到输出张量out。
   对两个张量以start，end做线性插值， 将结果返回到输出张量。
                                           计算input 的自然对数。
   用标量值value乘以输入input的每个元素，并返回一个新的结果张量。
   返回一个新张量，包含输入input张量每个元素的倒数，即 1.0/x。
   返回一个新张量，包含输入input张量每个元素的除法余数。
   四舍五入。
   计算每个元素的平方根倒数。
   输入input张量每个元素的sigmoid值。
   返回输入沿指定维度的累积积。例如，如果输入是一个N 元向量，则结果也是一个N 元向量，第i 个输出元素值为yi=x1∗x2∗x3∗...∗xi。
   返回输入沿指定维度的累积和。第i 个输出元素值为 yi=x1+x2+x3+...+xi。
   返回输入张量所有元素的均值。
   返回输入张量给定维度上每行的积。   示例：
   返回输入张量input 所有元素的标准差。
   返回输入张量给定维度上每行的和。 输出形状与输入相同，除了给定维度上为1。
   返回输入张量所有元素的方差。
   对input张量和第二个参数进行比较。如果相同则在对应位置返回1.第二个参数可以是张量或数。   示例：
   如果两个张量有相同的形状和元素值，则返回True ，否则 False。   即比较张量形状也比较元素值。
   逐元素比较input和other的大小，即是否 input>=other。
   逐元素比较input和other的大小 ， 即是否input>other。
   逐元素比较input和other ， 即是否input<=other 。
   逐元素比较input和other ， 即是否 input<other。
   返回输入张量所有元素的最大值。
   返回输入张量给定维度上每行的最大值，并同时返回每个最大值的位置索引。
   返回输入张量所有元素的最小值。
   input中逐元素与other相应位置的元素对比，返回最小值到输出张量。即，outi=min(tensori,otheri)。
   对输入张量input沿着指定维按升序排序。如果不给定dim，则默认为输入的最后一维。如果指定参数descending为True，则按降序排序。   返回元组 (sorted_tensor, sorted_indices) ， sorted_indices 为原始输入中的下标。
   沿给定dim维度返回输入张量input中 k 个最大值。 如果不指定dim，则默认为input的最后一维。 如果为largest为 False ，则返回最小的 k 个值。   返回一个元组 (values,indices)，其中indices是原始输入张量input中测元素下标。 如果设定布尔值sorted 为 True ，将会确保返回的 k 个值被排序。
   返回沿着维度dim上，两个张量input和other的向量积（叉积）。 input和other 必须有相同的形状，且指定的dim维上size必须为3。
   对两个批batch1和batch2内存储的矩阵进行批矩阵乘操作。
   对矩阵mat1和mat2进行矩阵乘操作。   out=(beta∗M)+(alpha∗mat1@mat2)
   对存储在两个批batch1和batch2内的矩阵进行批矩阵乘操作。batch1和 batch2都为包含相同数量矩阵的3维张量。 如果batch1是形为b×n×m的张量，batch1是形为b×m×p的张量，则out和mat的形状都是n×p，即 res=(beta∗M)+(alpha∗sum(batch1i@batch2i,i=0,b))
   计算两个张量的点乘(内乘),两个张量都为1-D 向量.
   对矩阵mat1和mat2进行相乘。 如果mat1 是一个n×m 张量，mat2 是一个 m×p 张量，将会输出一个 n×p 张量out。
   对矩阵mat和向量vec进行相乘。 如果mat 是一个n×m张量，vec 是一个m元 1维张量，将会输出一个n 元 1维张量。

7. 求教关于pytorch模型的问题

用"对线性回归做梯度下降计算"来寻找最优的线性方程,从而预测房价.
1预测房价的线性方程,其中theta(i)表示的是第i个特征x(i)的权重,h(x)是根据特征和相应的权重所预测的房价.

2损失函数是用来评估线性函数好坏,损失函数J是对每个样本的估计值与真实值的平方进行求和,得到整个样本预测的值跟真实值之间的差距和损失.

3使用梯度下降寻找最优的线性方程转换为求解损失函数的最小值,也就是求解得到J取得最小值的时候的权重向量.
(其中alpha是学习率,要取很小的值,大约1e-8,程序才会收敛,有最小值)

求教关于pytorch模型的问题

8. pytorch和python的区别是什么？

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。
2017年1月，由Facebook人工智能研究院（FAIR）基于Torch推出了PyTorch。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。
PyTorch 是一个基于 Python 的科学计算包，主要定位两类人群：
NumPy 的替代品，可以利用 GPU 的性能进行计算。
深度学习研究平台拥有足够的灵活性和速度
要介绍PyTorch之前，不得不说一下Torch。Torch是一个有大量机器学习算法支持的科学计算框架，是一个与Numpy类似的张量（Tensor） 操作库，其特点是特别灵活，但因其采用了小众的编程语言是Lua，所以流行度不高，这也就有了PyTorch的出现。所以其实Torch是 PyTorch的前身，它们的底层语言相同，只是使用了不同的上层包装语言。

python就是一门编程语言