ノートPytorch入門

ノートPytorch入門

1. Pytorchは何ですか？

   Pytorchトーチは、Pythonを移植することである（トーチは、もともとのLua言語使用しました）

   これは、動的なプロセスであり、かつデータが一緒に構築されています。

2. tensor.dot（tensor1、tensor2）//各位置におけるテンソル、次いで乗算を追加

3. プリント（ネット）5月出力ネットワーク構造

4. 動的Pytorch：ネットワークの複数のパラメータは、例えば、固定されなくてもよいです。

   出典：https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/torch/5-01-dynamic/

   最も典型的な例は、時々時間ステップのRNNが、あるいは訓練と同じと時間をテストし、されません、RNNであるbatch_sizeとtime_step、頭痛で、その後、頭痛人々のTensorflow Tensorflow同じではありません。ハハ、A場合動的な計算グラフトーチは、我々はそれがまた、書き込みにはるかに簡単です、もっと理解したいです。

5. 使用レイヤ活性化機能および機能、効果に差がありません

6. 使用torch.nn.Sequentialはすぐにモデルを構築します

   torch.nn.Sequential（

   #eg

   torch.nn.linear（2,10）、

   torch.nn.ReLU（）、

   torch.nn.linear（10,2）、

   ）

本明細書において使用される匿名オブジェクトである（出力は隠され表示し、予測する際に、同じようすなわちself.hiddenとself.predict）、その後、プリントアウトしても型の名前ではありません。

1. ニューラルネットワークを保存および取得

   1. 保存

      PKLという名前の全体ニューラルネットワークモデル、タイプの保存torch.save（ネット、「net.pkl」）＃

      パラメータのみ保存torch.save（net.state_dict（）、「net_params.pkl」）＃ネットワーク全体を保存せず

   2. エキス

      ネット= torch.load（ "net.pkl"）＃エキスネットワーク

      NET2 = torch.nn.Sequential（

      ここでは単にシーケンシャルネットワークを作成する例を挙げており、これは、抽出パラメータを正確に元のネットワークとネットワーク構造と同じに設定する前に、ある匿名メソッドが同じである場合、ない場合

      ）

      net2.load_state_dict（torch.load（ "net_params.pkl"））＃エキスのみパラメータ

2. バッチ訓練（ミニバッチトレーニング）

   BATCH_SIZE=5
   x=torch.linspace(1,10,10)
   y=torch.linspace(10,1,10)
   torch_dataset=Data.TensorDataset(data_tensor=x,target_tensor=y)
   loader=Data.DataLoader(
    dataset=torch_dataset,
       batch_size=BATCH_SIZE,
       shuffle=True,#shuffle如果设置为true,则每次batch都是选择的不一样的数据，设置为False，则每次batch的数据都一样。
       num_workers=2,#设置提取数据时候的线程数量
   )
   for epoch in range(3):
       for step,(batch_x,batch_y)in enumerate(loader):#enumerate() 函数用于将一个可遍历的数据对象(如列表、元组或字符串)组合为一个索引序列，同时列出数据和数据下标，一般用在 for 循环当中。
      #例如本例中，那个step就是提取的index
   

3. スーパーパラメータは：機械学習の文脈では、スーパーパラメータは、学習プロセスの設定値の開始前のパラメータではなく、トレーニングによって得られたパラメータデータです。通常の状況下では、超パラメータ最適化の必要性は、パフォーマンスと学習の有効性を改善するハイパー順序を最適化するために、機械学習のセットを選択します。

   モデル、そのモデルとトレーニングプロセス制御の前にグローバル変数で定義されるようにこのように、超パラメータは、典型的には、手動で、指定されています。伝統的に、首都で表されます。

4. 

   私はそれがループの第三だと思うと一緒に、非常に精神的なジップ。