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PyTorch(神经网络计算) v1.8.1 官方版

  • 软件大小:18.2 MB
  • 软件语言:英文
  • 更新时间:2021-03-27
  • 授   权:免费软件
  • 适用平台:WinAll
  • 推荐度: 6
  • 开发商:未知
无病毒官方版绿色版
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软件介绍

  PyTorch是一个功能强大、简单易用的端到端机器学习框架,可帮助用户快速搭建分布式培训以及工具和库的生态系统,具有强大的GPU加速和基于磁带的自动记录系统构建的深度神经网络,支持Tensor高速计算,和NumPy基本一样,通过这款升级网络计算系统可以实现快速灵活的实验和高效开发;PyTorch绿色安全、免费开源,基于磁带的自动分化库、编译栈、神经网络库等组成,可作为深度学习研究平台,提供最为专业灵活的开发环境,轻松实现系统分布式管理和培训,可以说是一款非常不错的神经网络计算系统。

PyTorch(神经网络计算)

软件功能

  准备生产

  借助TorchScript,PyTorch在急切模式下提供了易用性和灵活性,同时无缝过渡到图形模式以实现C ++运行时环境中的速度,优化和功能。

  TORCHSERVE

  TorchServe是易于使用的工具,可用于大规模部署PyTorch模型。它与云和环境无关,并支持多种功能,例如多模型服务,日志记录,指标以及用于应用程序集成的RESTful端点的创建。

  分布式培训

  通过利用对Python和C ++可以访问的集体操作和对等通信的异步执行的本机支持,来优化研究和生产中的性能。

  移动(实验性)

  PyTorch支持从Python到在iOS和Android上部署的端到端工作流。它扩展了PyTorch API,以涵盖将ML集成到移动应用程序中所需的常见预处理和集成任务。

  健壮的生态系统

  活跃的研究人员和开发人员社区建立了丰富的工具和库生态系统,用于扩展PyTorch并支持从计算机视觉到强化学习的领域的开发。

软件特色

  本机ONNX支持

  以标准ONNX(开放式神经网络交换)格式导出模型,以直接访问与ONNX兼容的平台,运行时,可视化工具等。

  C ++前端

  C++前端是PyTorch的纯C ++接口,它遵循已建立的Python前端的设计和体系结构。它旨在实现高性能,低延迟和裸机C ++应用程序的研究。

  云端支援

  PyTorch在主要的云平台上得到了很好的支持,可通过预构建的图像进行无摩擦的开发并轻松扩展,在GPU上进行大规模培训,可以在生产规模的环境中运行模型,等等。

官方教程

  快速开始

  本部分贯穿API,以完成机器学习中的常见任务。请参考各节中的链接以更深入地学习。

  处理数据

  PyTorch有两个处理数据的原语: torch.utils.data.DataLoader和torch.utils.data.Dataset。 Dataset存储样本及其相应的标签,并DataLoader在周围包裹一个可迭代的对象Dataset。

PyTorch(神经网络计算)

  PyTorch提供了特定领域的库,例如TorchText, TorchVision和TorchAudio,所有这些库都包含数据集。在本教程中,我们将使用TorchVision数据集。

  该torchvision.datasets模块包含Dataset许多现实世界的视觉数据的对象,例如CIFAR,COCO(在此完整列表)。在本教程中,我们使用FashionMNIST数据集。每个TorchVision都Dataset包含两个参数:transform和 target_transform分别修改样本和标签。

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PyTorch(神经网络计算)

  我们将Dataset当作参数传递给DataLoader。这在我们的数据集上包装了一个可迭代的对象,并支持自动批处理,采样,改组和多进程数据加载。在这里,我们将批处理大小定义为64,即,可迭代的数据加载器中的每个元素将返回一批64个功能部件和标签。

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  阅读更多有关在PyTorch中加载数据的信息。

  创建模型

  为了在PyTorch中定义一个神经网络,我们创建了一个从nn.Module继承的类。我们在__init__函数中定义网络的层,并在函数中指定数据如何通过网络forward。为了加速神经网络中的操作,我们将其移至GPU(如果有)。

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  阅读有关在PyTorch中构建神经网络的更多信息。

  优化模型参数

  要训练模型,我们需要损失函数 和优化器。

PyTorch(神经网络计算)

  在单个训练循环中,模型对训练数据集进行预测(分批进给),然后反向传播预测误差以调整模型的参数。

PyTorch(神经网络计算)

  我们还将对照测试数据集检查模型的性能,以确保模型正在学习。

PyTorch(神经网络计算)

  训练过程是在几个迭代(历元)上进行的。在每个时期,模型都会学习参数以做出更好的预测。我们在每个时期打印模型的准确性和损失;我们希望看到每个时期的精度都会提高而损耗会降低。

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  了解有关训练模型的更多信息。

  保存模型

  保存模型的常用方法是序列化内部状态字典(包含模型参数)。

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  加载模型

  加载模型的过程包括重新创建模型结构并将状态字典加载到其中。

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  现在可以使用该模型进行预测。

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