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一、安装PyTorch
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一、安装PyTorch
环境准备 确保系统已安装合适版本的Python推荐3.10及以上。 安装方式 CPU版本 对于Linux和macOS 使用命令 pip install torch torchvision torchaudio。 对于Windows 先处理好依赖项然后使用类似的pip命令安装。 GPU版本依赖于CUDA 依据CUDA版本在官网查找对应命令。例如若CUDA为12.4 执行 conda install pytorch2.5.0 torchvision0.20.0 torchaudio2.5.0 pytorch-cuda12.4 -c pytorch -c nvidia。
二、PyTorch基础概念
张量Tensors 核心数据结构类似NumPy数组且可在GPU加速计算。创建方式 从列表创建 示例 import torchmy_list [1, 2, 3]tensor torch.tensor(my_list) 创建随机张量 例如random_tensor torch.randn(3, 3)创建3x3随机正态分布张量。 计算图与自动微分 计算基于构建计算图操作张量时自动构建。示例 计算 y x^2 3x 的梯度。 x torch.tensor([2.0], requires_grad True)y x ** 23 * xy.backward()print(x.grad)
三、创建神经网络模型
定义网络结构 使用 nn.Module 类。示例全连接神经网络 import torch.nn as nn class MyNet(nn.Module):def __init__(self):super(MyNet, self).__init__()self.fc1 nn.Linear(10, 5)self.fc2 nn.Linear(5, 1)def forward(self, x):x torch.relu(self.fc1(x))x self.fc2(x)return x模型初始化与参数查看 初始化model MyNet()参数查看 for name, param in model.named_parameters():print(name, param.size())四、数据处理
数据加载 使用 DataLoader 类需先创建数据集类继承 torch.utils.data.Dataset。示例 from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
class MyDataset(Dataset):def __init__(self):self.data torch.randn(100, 10)self.labels torch.randint(0, 2, (100,))def __getitem__(self, index):return self.data[index], self.labels[index]def __len__(self):return len(self.data)
dataset MyDataset()
dataloader DataLoader(dataset, batch_size 10, shuffle True)数据预处理 以图像数据为例使用 torchvision.transforms。示例 import torchvision.transforms as transforms
transform transforms.Compose([transforms.ToTensor(),transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))
])五、训练模型
定义损失函数和优化器 损失函数 例如回归问题用均方误差MSEcriterion nn.MSELoss() 优化器 如随机梯度下降SGDoptimizer torch.optim.SGD(model.parameters(), lr 0.01) 训练循环 多轮训练 num_epochs 10
for epoch in range(num_epochs):for batch_data, batch_labels in dataloader:optimizer.zero_grad()outputs model(batch_data)loss criterion(outputs, batch_labels)loss.backward()optimizer.step()print(fEpoch {epoch 1}, Loss: {loss.item()})六、模型评估与预测
模型评估 以分类问题计算准确率为例 correct 0
total 0
with torch.no_grad():for batch_data, batch_labels in dataloader:outputs model(batch_data)_, predicted torch.max(outputs.data, 1)total batch_labels.size(0)correct (predicted batch_labels).sum().item()
accuracy correct / total
print(fAccuracy: {accuracy})预测新数据 示例 new_data torch.randn(1, 10)
with torch.no_grad():prediction model(new_data)
print(fPrediction: {prediction})
