pytorch教程

### PyTorch入门学习资源推荐 以下是关于PyTorch的学习资料和教程汇总，适合初学者快速掌握其核心功能： #### 官方文档 官方文档是最权威的学习材料之一，涵盖了从基础到高级的各种主题。它不仅提供详细的API说明，还附带了许多实用的例子[^1]。 - **链接**: https://pytorch.org/docs/stable/index.html - **特点**: 提供全面的功能介绍、代码示例以及最佳实践指南。 --- #### B站教学视频 通过观看高质量的教学视频可以帮助理解复杂的概念并提升实际操作能力。例如，“刘二大人”的系列课程深入浅出地讲解了PyTorch的基础知识及其应用案例。 - **关键词搜索建议**: “PyTorch 刘二大人” 或者直接访问他的频道主页。 - **适用人群**: 初学阶段希望直观了解框架运作机制的人群。 --- #### 模型保存与加载技术 对于想要进一步探索如何存储训练好的模型或者恢复先前状态的新手来说，下面这段代码展示了基本方法[^2]: ```python import torch from torch import nn class SimpleModel(nn.Module): def __init__(self): super(SimpleModel, self).__init__() self.linear = nn.Linear(10, 1) def forward(self, x): return self.linear(x) model = SimpleModel() torch.save(model.state_dict(), 'simple_model.pth') # 只保存参数 loaded_model = SimpleModel() loaded_model.load_state_dict(torch.load('simple_model.pth')) ``` 上述例子演示了仅保留必要权重而非整个对象实例的好处——便于迁移至不同环境运行推理任务。 --- #### 自动微分机制详解 自动计算梯度是现代深度学习框架的核心特性之一。PyTorch允许开发者灵活运用`backward()`函数或是调用`torch.autograd.grad()`完成这一过程[^3]。以下是一个简单的线性回归问题实现片段: ```python x = torch.tensor([1., 2., 3.], requires_grad=True) y_pred = 2 * x + 1 loss = (y_pred.sum())**2 / y_pred.size()[0] # 使用 backward 方法求导数 loss.backward() print(f'Gradient of loss w.r.t input {x}: \n{x.grad}') ``` 此脚本揭示了损失相对于输入变量的变化率是如何被精确估算出来的。 --- #### 数据处理工具箱 为了简化获取常见机器学习竞赛所使用的公开数据集流程,TorchVision库内置了一系列便捷接口[^4]. 下面给出了一段有关Fashion-MNIST读取配置示范程序: ```python from torchvision import datasets, transforms training_set = datasets.FashionMNIST( root='./datasets', train=True, transform=transforms.ToTensor(), download=True ) test_set = datasets.FashionMNIST( root='./datasets', train=False, transform=transforms.ToTensor(), download=True ) ``` 这些预定义的数据源极大地减少了手动准备实验素材的工作负担。 ---