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news 2025/11/17 6:14:11

网站开发存在的风险,ps制作网站效果图,html旅游网站页面设计模板,深圳做响应式网站PyTorch API 是 PyTorch 提供的一套编程接口（Application Programming Interface），它允许开发者用 Python 或 C 编写深度学习程序，涵盖了从张量操作、自动求导，到构建神经网络、优化训练、加载数据等完整的机器学习/深…

PyTorch API 是 PyTorch 提供的一套编程接口（Application Programming Interface），它允许开发者用 Python 或 C++ 编写深度学习程序，涵盖了从张量操作、自动求导，到构建神经网络、优化训练、加载数据等完整的机器学习/深度学习流程。

🔧 PyTorch API 包括的核心模块：

1. `torch`：基础张量操作模块

类似 NumPy，但支持 GPU 和自动求导
常用函数：torch.tensor(), torch.arange(), torch.mean(), torch.matmul(), torch.device() 等

2. `torch.nn`：构建神经网络模型

提供了神经网络层（如 Linear, Conv2d, LSTM）、激活函数（如 ReLU、Sigmoid）等
用法：继承 nn.Module 构建自定义模型类

3. `torch.autograd`：自动微分模块

自动构建计算图，支持 .backward() 自动求梯度
常用：x.requires_grad=True, y.backward(), x.grad

4. `torch.optim`：优化器模块

常见优化器如：SGD, Adam, RMSprop
用法：optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

5. `torch.utils.data`：数据加载工具

用于创建自定义数据集和数据加载器（Dataset, DataLoader）
支持批量读取、打乱、并行加载等功能

6. `torch.distributions`：概率分布

提供多种概率分布模型，用于采样、估计概率、强化学习中的策略等

7. `torchvision`、`torchaudio`、`torchtext`（拓展库）

用于计算机视觉、音频处理、自然语言处理等领域，提供数据集、模型、预处理工具

🧠 PyTorch API 示例：手写一个简单神经网络

import torch
from torch import nn# 定义模型
class MLP(nn.Module):def __init__(self):super().__init__()self.hidden = nn.Linear(784, 256)self.output = nn.Linear(256, 10)def forward(self, x):x = torch.relu(self.hidden(x))return self.output(x)# 初始化模型和数据
model = MLP()
X = torch.rand((64, 784))  # batch_size=64, 输入维度784
y = model(X)