向AI转型的程序员都关注了这个号????????????

机器学习AI算法工程   公众号：datayx

安装 PyTorch 会安装两个模块，一个是torch，一个 torchvision, torch 是主模块，用来搭建神经网络的，torchvision 是辅模块，有数据库，还有一些已经训练好的神经网络等着你直接用，比如 (VGG, AlexNet, ResNet)。

2. Numpy与Torch

torch_data = torch.from_numpy(np_data)可以将numpy(array)格式转换为torch(tensor)格式；torch_data.numpy()又可以将torch的tensor格式转换为numpy的array格式。注意Torch的Tensor和numpy的array会共享他们的存储空间，修改一个会导致另外的一个也被修改。

对于1维（1-D）的数据，numpy是以行向量的形式打印输出，而torch是以列向量的形式打印输出的。

其他例如sin, cos, abs,mean等numpy中的函数在torch中用法相同。需要注意的是，numpy中np.matmul(data, data)和data.dot(data)矩阵相乘会得到相同结果；torch中torch.mm(tensor, tensor)是矩阵相乘的方法，得到一个矩阵，tensor.dot(tensor)会把tensor转换为1维的tensor，然后逐元素相乘后求和，得到与一个实数。

3. Variable

PyTorch中的神经网络来自于autograd包，autograd包提供了Tensor所有操作的自动求导方法。

autograd.Variable这是这个包中最核心的类。可以将Variable理解为一个装有tensor的容器，它包装了一个Tensor，并且几乎支持所有的定义在其上的操作。一旦完成运算，便可以调用 .backward()来自动计算出所有的梯度。也就是说只有把tensor置于Variable中，才能在神经网络中实现反向传递、自动求导等运算。

可以通过属性 .data 来访问原始的tensor，而关于这一Variable的梯度则可通过 .grad属性查看。

4. 激励函数activationfunction

Torch的激励函数都在torch.nn.functional中，relu,sigmoid, tanh, softplus都是常用的激励函数。

二、PyTorch实现回归

先看完整代码：

首先创建一组带噪声的二次函数拟合数据，置于Variable中。定义一个构建神经网络的类Net，继承torch.nn.Module类。Net类的构造方法中定义输入神经元、隐藏层神经元、输出神经元数量的参数，通过super()方法获得Net父类的构造方法，以属性的方式定义Net的各个层的结构形式；定义Net的forward()方法将各层的神经元搭建成完整的神经网络前向通路。

定义好Net类后，定义神经网络实例，Net类实例可以直接print打印输出神经网络的结构信息。接着定义神经网络的优化器和损失函数。定义好这些后就可以进行训练了。optimizer.zero_grad()、loss.backward()、optimizer.step()分别是清空上一步的更新参数值、进行误差的反向传播并计算新的更新参数值、将计算得到的更新值赋给net.parameters()。循环迭代训练过程。

三、PyTorch实现简单分类

完整代码：

神经网络结构部分的Net类与前文的回归部分的结构相同。

需要注意的是，在循环迭代训练部分，out定义为神经网络的输出结果，计算误差loss时不是使用one-hot形式的，loss是定义在out与y上的torch.nn.CrossEntropyLoss()，而预测值prediction定义为out经过Softmax后（将结果转化为概率值）的结果。

运行结果：

四、补充知识

1. super()函数

在定义Net类的构造方法的时候，使用了super(Net,self).__init__()语句，当前的类和对象作为super函数的参数使用，这条语句的功能是使Net类的构造方法获得其超类（父类）的构造方法，不影响对Net类单独定义构造方法，且不必关注Net类的父类到底是什么，若需要修改Net类的父类时只需修改class语句中的内容即可。

2. torch.normal()

torch.normal()可分为三种情况：（1）torch.normal(means,std, out=None)中means和std都是Tensor，两者的形状可以不必相同，但Tensor内的元素数量必须相同，一一对应的元素作为输出的各元素的均值和标准差；（2）torch.normal(mean=0.0, std, out=None)中mean是一个可定义的float，各个元素共享该均值；（3）torch.normal(means,std=1.0, out=None)中std是一个可定义的float，各个元素共享该标准差。

3. torch.cat(seq, dim=0)

torch.cat可以将若干个Tensor组装连接起来，dim指定在哪个维度上进行组装。

4. torch.max()

（1）torch.max(input)→ float

input是tensor，返回input中的最大值float。

（2）torch.max(input,dim, keepdim=True, max=None, max_indices=None) -> (Tensor, LongTensor)

同时返回指定维度=dim上的最大值和该最大值在该维度上的索引值。

本文代码 获取：

关注微信公众号 datayx  然后回复  torch  即可获取。

AI项目体验地址 https://loveai.tech

---

阅读过本文的人还看了以下文章：

【全套视频课】最全的目标检测算法系列讲解，通俗易懂！

《美团机器学习实践》_美团算法团队.pdf

《深度学习入门：基于Python的理论与实现》高清中文PDF+源码

特征提取与图像处理(第二版).pdf

python就业班学习视频，从入门到实战项目

2019最新《PyTorch自然语言处理》英、中文版PDF+源码

《21个项目玩转深度学习：基于TensorFlow的实践详解》完整版PDF+附书代码

《深度学习之pytorch》pdf+附书源码

PyTorch深度学习快速实战入门《pytorch-handbook》

【下载】豆瓣评分8.1,《机器学习实战:基于Scikit-Learn和TensorFlow》

《Python数据分析与挖掘实战》PDF+完整源码

汽车行业完整知识图谱项目实战视频(全23课)

李沐大神开源《动手学深度学习》，加州伯克利深度学习（2019春）教材

笔记、代码清晰易懂！李航《统计学习方法》最新资源全套！

《神经网络与深度学习》最新2018版中英PDF+源码

将机器学习模型部署为REST API

FashionAI服装属性标签图像识别Top1-5方案分享

重要开源！CNN-RNN-CTC 实现手写汉字识别

yolo3 检测出图像中的不规则汉字

同样是机器学习算法工程师，你的面试为什么过不了？

前海征信大数据算法：风险概率预测

【Keras】完整实现‘交通标志’分类、‘票据’分类两个项目，让你掌握深度学习图像分类

VGG16迁移学习，实现医学图像识别分类工程项目

特征工程(一)

特征工程(二) :文本数据的展开、过滤和分块

特征工程(三):特征缩放,从词袋到 TF-IDF

特征工程(四): 类别特征

特征工程(五): PCA 降维

特征工程(六): 非线性特征提取和模型堆叠

特征工程(七)：图像特征提取和深度学习

如何利用全新的决策树集成级联结构gcForest做特征工程并打分？

Machine Learning Yearning 中文翻译稿

蚂蚁金服2018秋招-算法工程师（共四面）通过

全球AI挑战-场景分类的比赛源码(多模型融合)

斯坦福CS230官方指南：CNN、RNN及使用技巧速查（打印收藏）

python+flask搭建CNN在线识别手写中文网站

中科院Kaggle全球文本匹配竞赛华人第1名团队-深度学习与特征工程

不断更新资源

深度学习、机器学习、数据分析、python

 搜索公众号添加： datayx  

---

机器学习算法资源社群

不断上传电子版PDF资料

技术问题求解

 QQ群号： 333972581  

长按图片，识别二维码