数组nn从外围1递增_最完整的PyTorch数据科学家指南（1）

进行深度学习时您将需要的所有PyTorch功能。从实验/研究的角度来看。

PyTorch 已经成为现在创建神经网络的事实上的标准之一，我喜欢它的界面。但是，对于初学者来说，要获得它有些困难。

我记得几年前经过一些广泛的实验之后才选择PyTorch。实话实说，我花了很多时间才捡起来，但我很高兴我从Keras搬到 PyTorch。凭借其高度可定制性和python语法， PyTorch可以与他人一起工作，这是我的荣幸，我将其推荐给任何希望通过深度学习进行繁重工作的人。

因此，在本PyTorch指南中，我将尝试减轻PyTorch对于初学者的痛苦，并介绍在使用Pytorch 创建任何神经网络时需要的一些最重要的类和模块。

但是，这并不是说它仅针对初学者，因为我还将谈论 PyTorch提供的高可定制性，并谈论自定义的Layers，Datasets，Dataloaders和Loss函数。

张量

张量是PyTorch的基本构建块，简单地说，它们是NumPy数组，但在GPU上。在这一部分中，我将列出一些在使用Tensors时可以使用的最常用的操作。这绝不是张量可以执行的详尽操作列表，但是在进行更令人兴奋的部分之前了解张量是有帮助的。

1.创建张量

我们可以通过多种方式创建PyTorch张量。这包括从NumPy数组转换为张量。下面只是一个要点，下面是一些示例，但是您可以像使用NumPy数组一样使用张量来做更多的事情。

2.张量运算

同样，您可以对这些张量执行很多操作。

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注意：什么是PyTorch变量？在以前的Pytorch版本中，Tensor和Variables曾经是不同的，并且提供了不同的功能，但是现在不赞成使用Variable API ，并且所有用于Tensors的变量方法都可以使用。因此，如果您不了解它们，那很好，因为它们不是必需的，如果您了解它们，则可以将它们忘记。

nn.模块

但是话又说回来，如果Pytorch没有提供很多现成的层，而这些层在各种神经网络体系结构中非常频繁地使用，则Pytorch不会被广泛使用。一些例子是：nn.Linear，nn.Conv2d，nn.MaxPool2d，nn.ReLU， nn.BatchNorm2d，nn.Dropout，nn.Embedding，，，，，，nn.GRU/nn.LSTMnn.Softmaxnn.LogSoftmaxnn.MultiheadAttentionnn.TransformerEncodernn.TransformerDecoder

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在这里，我们定义了一个非常简单的网络，该网络接受大小为784的输入，并以顺序方式将其通过两个线性层。但是要注意的是，我们可以在定义前向通过时定义任何类型的计算，这使得PyTorch高度可定制以用于研究目的。例如，在疯狂的实验模式下，我们可能使用了以下网络，在该网络上我们任意附加了图层。在这里，我们在将输入再次添加回第二个线性层(跳过连接)之后，将输出从第二个线性层再次发送回第一个线性层。

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我们还可以检查神经网络正向传递是否起作用。通常，我首先创建一些随机输入，然后将其通过我创建的网络进行传递。

关于层的一句话

Pytorch非常强大，您实际上可以使用自己创建任何新的实验层 nn.Module。例如，而不是使用预定义的线性层 nn.Linear。从Pytorch以上，我们可以已经创建了定制线性层。

您将看到如何在中包装权重张量。nn.Parameter.这样做是为了使张量被视为模型参数。

参数是 Tensor子类，当与Module-一起使用时具有非常特殊的属性 -当将它们分配为模块属性时，它们会自动添加到其参数列表中，并将出现在 parameters()迭代器中。

稍后您将看到，model.parameters()迭代器将成为优化器的输入。但是稍后会更多。现在，我们现在可以在任何PyTorch网络中使用此自定义层，就像其他任何层一样。

但是话又说回来，如果Pytorch没有提供很多现成的层，而这些层在各种神经网络体系结构中非常频繁地使用，则Pytorch不会被广泛使用。一些例子是：nn.Linear，nn.Conv2d，nn.MaxPool2d，nn.ReLU， nn.BatchNorm2d，nn.Dropout，nn.Embedding，nn.GRU/nn.LSTM，nn.Softmax，nn.LogSoftmax，nn.MultiheadAttention，nn.TransformerEncoder，nn.TransformerDecoder

以上就是Torch的基础操作，下一篇文章会为同学们讲解卷积部分的操作。