pytorch是什么？

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。

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 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。

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. 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)