El proceso de construcción del modelo de pytorch para el aprendizaje de pytorch.

PyTorch es una biblioteca de computación científica basada en Python que proporciona dos características principales: en primer lugar, es una biblioteca de computación tensorial acelerada por GPU que proporciona una interfaz de operación similar a NumPy y puede realizar computación acelerada en la GPU; en segundo lugar, es una biblioteca de computación científica basada en Python. Sistema de diferenciación que se puede utilizar para el desarrollo y entrenamiento de modelos de aprendizaje profundo.

Los principales módulos de PyTorch incluyen:

1. antorcha: contiene tipos de datos tensoriales, operaciones matemáticas, funciones para construir redes neuronales y más.
2. torch.nn: contiene clases y funciones que definen capas de redes neuronales, funciones de pérdida, optimizadores y más.
3. torch.autograd: implementa la diferenciación automática para calcular gradientes. torch.optim: contiene clases y funciones que definen optimizadores.
4. torch.utils.data: clases de utilidad y funciones para trabajar con conjuntos de datos y carga de datos.
5. torchvision: proporciona conjuntos de datos comunes de visión por computadora, arquitecturas de modelos, modelos previamente entrenados y más.

Las principales funciones y métodos de uso de estos módulos se presentan brevemente a continuación:

1. antorcha: este módulo contiene muchas funciones para manipular tensores, como creación de tensores, operaciones matemáticas, conversión, corte, etc. Piense en ello como una extensión de NumPy, pero con aceleración de GPU y diferenciación automática.
2. torch.nn: este módulo proporciona muchas clases y funciones para definir redes neuronales, incluidos varios tipos de capas, funciones de activación, funciones de pérdida, etc. Los usuarios pueden utilizar estas clases y funciones para construir sus propias redes neuronales.
3.torch.autograd: este módulo implementa la función de diferenciación automática para calcular gradientes. Los usuarios solo necesitan configurar las variables en la red neuronal para que sean diferenciables, y PyTorch puede calcular automáticamente sus gradientes. En el gráfico de cálculo, estas variables se denominan nodos hoja.
4. torch.optim: este módulo contiene varios tipos de optimizadores, como descenso de gradiente estocástico (SGD), Adam, Adagrad, etc. Los usuarios pueden utilizar estos optimizadores para actualizar los parámetros de la red neuronal.
5.torch.utils.data: este módulo proporciona varias clases de herramientas y funciones para procesar conjuntos de datos y cargar datos. Por ejemplo, la clase DataLoader se puede usar para cargar datos en lotes, la clase Dataset se puede usar para procesar conjuntos de datos personalizados, la clase Transforms se puede usar para mejorar los datos, etc.
6. torchvision: este módulo proporciona conjuntos de datos comunes de visión por computadora, arquitecturas de modelos, modelos previamente entrenados y más. Por ejemplo, puede usar la clase ImageFolder para cargar conjuntos de datos de imágenes o puede usar la clase ResNet para construir una red neuronal ResNet.

1. Crea un tensor:

import torch

x = torch.tensor([1, 2, 3])

2. Defina una red neuronal simple:

import torch
import torch.nn as nn

class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(10, 20)
        self.fc2 = nn.Linear(20, 1)

    def forward(self, x):
        x = self.fc1(x)
        x = nn.functional.relu(x)
        x = self.fc2(x)
        return x

net = Net()

3. Entrena el modelo:

import torch.optim as optim

criterion = nn.MSELoss()
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.01)

for epoch in range(100):
    running_loss = 0.0
    for i, data in enumerate(trainloader, 0):
        inputs, labels = data
        optimizer.zero_grad()
        outputs = net(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()
        running_loss += loss.item()
    print('Epoch %d loss: %.3f' % (epoch + 1, running_loss / len(trainloader)))

4. Guardar y cargar modelos:

# 保存模型
PATH = './my_model.pth'
torch.save(net.state_dict(), PATH)

# 加载模型
net = Net()
net.load_state_dict(torch.load(PATH))

Esto es solo una pequeña parte de las características de PyTorch, también incluye muchas otras características, como cargador de datos, diferenciación automática, entrenamiento distribuido, etc. Si necesita más ayuda con PyTorch, puede consultar la documentación oficial: https://pytorch.org/docs/stable/index.html.