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目录

一、 PyTorch 简介

二、安装 PyTorch

三、PyTorch 常用函数和操作

3.1 创建张量（Tensor）

3.2 基本数学运算

3.3 自动求导（Autograd）

3.4 定义神经网络模型

3.5 训练与评估模型

3.6 使用模型进行预测

四、注意事项

五、完整训练示例代码

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一、 PyTorch 简介

        PyTorch 是由 Facebook 开发的开源深度学习框架，以动态计算图（Dynamic Computational Graph）著称，允许在运行时即时定义和修改模型结构，便于调试和研究。它支持 GPU 加速，并拥有丰富的生态系统，适用于自然语言处理、计算机视觉等众多领域。

主要特点：

• 动态计算图：每次运行时构建计算图，便于调试和灵活性高。

• 自动求导（Autograd）：支持自动求导，便于梯度计算与反向传播。

• 模块化设计：通过 torch.nn 提供丰富的神经网络层及模块，方便构建复杂模型。

• 丰富的生态：支持 torchvision、torchtext 等扩展库，加速模型开发和实验。

二、安装 PyTorch

        可参考YOLO系列环境配置及训练_yolo环境配置-CSDN博客 中pytorch的安装方法，以下简要概括：（以安装CPU版本为例）

pip install torch torchvision

安装后，可以通过以下代码验证安装及查看版本：

import torch
print("PyTorch 版本:", torch.__version__)

 CPU版本安装成功的输出示例为：

PyTorch 版本: 1.13.0

三、PyTorch 常用函数和操作

3.1 创建张量（Tensor）

        与TensorFlow一样，在 PyTorch 中的张量类似于 NumPy 的数组，同时支持 GPU 加速。

例如：

import torch# 创建标量、向量和矩阵
scalar = torch.tensor(5)
vector = torch.tensor([1, 2, 3])
matrix = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])print("标量:", scalar)
print("向量:", vector)
print("矩阵:\n", matrix)

样例输出：

标量: tensor(5)
向量: tensor([1, 2, 3])
矩阵:tensor([[1, 2],[3, 4]])

3.2 基本数学运算

        PyTorch 同样提供了基本的数学运算，例如：

a = torch.tensor(3.0)
b = torch.tensor(2.0)print("加法:", torch.add(a, b))
print("乘法:", torch.mul(a, b))
# 矩阵乘法
mat1 = torch.tensor([[1, 2]])
mat2 = torch.tensor([[3], [4]])
print("矩阵乘法:\n", torch.matmul(mat1, mat2))

样例输出：

加法: tensor(5.)
乘法: tensor(6.)
矩阵乘法:tensor([[11]])

3.3 自动求导（Autograd）

        PyTorch 的 autograd 功能可以自动计算梯度，非常适合神经网络反向传播的实现。

例如：

# 定义一个需要计算梯度的张量
x = torch.tensor(2.0, requires_grad=True)# 定义函数 y = x³ + 2x + 1
y = x**3 + 2*x + 1# 反向传播，计算 dy/dx
y.backward()print("dy/dx:", x.grad)

样例输出：

dy/dx: tensor(14.)

3.4 定义神经网络模型

        PyTorch 提供了 torch.nn 模块来构建神经网络模型。例如下面使用一个简单的全连接层构建模型：

import torch.nn as nn
import torch.optim as optim# 定义一个简单的神经网络
class SimpleNet(nn.Module):def __init__(self):super(SimpleNet, self).__init__()self.fc = nn.Linear(784, 10)  # 输入 784 维，输出 10 维（例如手写数字分类）def forward(self, x):out = self.fc(x)return out# 实例化模型并打印模型结构
model = SimpleNet()
print(model)

样例输出：

SimpleNet((fc): Linear(in_features=784, out_features=10, bias=True)
)

3.5 训练与评估模型

在3.4的基础上，我们继续完善构建。

例如：

# 假设我们有一个批次的输入数据（如手写数字图像，已展平为784维向量）
batch_size = 32
dummy_input = torch.randn(batch_size, 784)  # 随机生成一批数据
dummy_labels = torch.randint(0, 10, (batch_size,))  # 随机生成对应的标签# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)# 前向传播
outputs = model(dummy_input)
loss = criterion(outputs, dummy_labels)print("初始损失:", loss.item())# 反向传播和优化
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()# 再次输出损失（注意：仅作为示例，损失值可能不会明显下降）
outputs_after = model(dummy_input)
loss_after = criterion(outputs_after, dummy_labels)
print("更新后损失:", loss_after.item())

样例输出：

初始损失: 2.280543327331543
更新后损失: 2.2781271934509277

注意： 损失值会受到随机数据和权重初始化的影响，实际训练中损失下降情况应更为明显。

3.6 使用模型进行预测

在 3.5 训练结束后，我们可以通过调用模型的 forward 方法，可以对新的数据进行预测：

# 对一条测试数据进行预测
test_sample = torch.randn(1, 784)
pred_logits = model(test_sample)
pred_label = torch.argmax(pred_logits, dim=1)
print("预测类别:", pred_label.item())

样例输出：

预测类别: 7

四、注意事项

        在训练过程中，切忌混淆设备（Device），注意将模型和数据迁移到同一设备：

device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model = model.to(device)
inputs = inputs.to(device)

五、完整训练示例代码

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim# 定义一个简单的神经网络
class SimpleNet(nn.Module):def __init__(self):super(SimpleNet, self).__init__()self.fc = nn.Linear(784, 10)  # 输入 784 维，输出 10 维（例如手写数字分类）def forward(self, x):out = self.fc(x)return out# 实例化模型
model = SimpleNet()
print(model)# 设置设备（如果有 GPU 就用 GPU，否则用 CPU）
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model = model.to(device)# 假设我们有一个批次的输入数据（如手写数字图像，已展平为784维向量）
batch_size = 32
dummy_input = torch.randn(batch_size, 784).to(device)  # 随机生成一批数据并迁移到 device
dummy_labels = torch.randint(0, 10, (batch_size,)).to(device)  # 随机生成对应的标签并迁移到 device# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)# 前向传播
outputs = model(dummy_input)
loss = criterion(outputs, dummy_labels)
print("初始损失:", loss.item())# 反向传播和优化
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()# 再次输出损失（仅作为示例，损失值可能不会明显下降）
outputs_after = model(dummy_input)
loss_after = criterion(outputs_after, dummy_labels)
print("更新后损失:", loss_after.item())# 对一条测试数据进行预测
test_sample = torch.randn(1, 784).to(device)
pred_logits = model(test_sample)
pred_label = torch.argmax(pred_logits, dim=1)
print("预测类别:", pred_label.item())