今兒咱們聊聊pytorch的事情，今兒總結了九個最重要的pytorch的操作，一定會給你一個總體的概念。L2L28資訊網——每日最新資訊28at.com

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張量創建和基本操作

PyTorch的張量類似于NumPy數組，但它們提供了GPU加速和自動求導的功能。張量的創建可以通過torch.tensor，也可以使用torch.zeros、torch.ones等函數。L2L28資訊網——每日最新資訊28at.com

import torch# 創建張量a = torch.tensor([1, 2, 3])b = torch.tensor([4, 5, 6])# 張量加法c = a + bprint(c)

自動求導（Autograd）

torch.autograd模塊提供了自動求導的機制，允許記錄操作以及計算梯度。L2L28資訊網——每日最新資訊28at.com

x = torch.tensor([1.0], requires_grad=True)y = x**2y.backward()print(x.grad)

神經網絡層（nn.Module）

torch.nn.Module是構建神經網絡的基本組件，它可以包含各種層，例如線性層（nn.Linear）、卷積層（nn.Conv2d）等。L2L28資訊網——每日最新資訊28at.com

import torch.nn as nnclass SimpleNN(nn.Module):      def __init__(self):         super(SimpleNN, self).__init__()         self.fc = nn.Linear(10, 5)      def forward(self, x):         return self.fc(x)model = SimpleNN()

優化器（Optimizer）

優化器用于調整模型參數以減小損失函數。以下是一個使用隨機梯度下降（SGD）優化器的例子。L2L28資訊網——每日最新資訊28at.com

import torch.optim as optimoptimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

損失函數（Loss Function）

損失函數用于衡量模型輸出與目標之間的差距。例如，交叉熵損失適用于分類問題。L2L28資訊網——每日最新資訊28at.com

loss_function = nn.CrossEntropyLoss()

數據加載與預處理

PyTorch的torch.utils.data模塊提供了Dataset和DataLoader類，用于加載和預處理數據。可以自定義數據集類來適應不同的數據格式和任務。L2L28資訊網——每日最新資訊28at.com

from torch.utils.data import DataLoader, Datasetclass CustomDataset(Dataset):      # 實現數據集的初始化和__getitem__方法dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=64, shuffle=True)

模型保存與加載

可以使用torch.save保存模型的狀態字典，并使用torch.load加載模型。L2L28資訊網——每日最新資訊28at.com

# 保存模型torch.save(model.state_dict(), 'model.pth')# 加載模型loaded_model = SimpleNN()loaded_model.load_state_dict(torch.load('model.pth'))

學習率調整

torch.optim.lr_scheduler模塊提供了學習率調整的工具。例如，可以使用StepLR來在每個epoch之后降低學習率。L2L28資訊網——每日最新資訊28at.com

from torch.optim import lr_schedulerscheduler = lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=5, gamma=0.1)

模型評估

在模型訓練完成后，需要評估模型性能。在評估時，需要將模型切換到評估模式（model.eval()）并使用torch.no_grad()上下文管理器來避免梯度計算。L2L28資訊網——每日最新資訊28at.com

model.eval()with torch.no_grad():      # 運行模型并計算性能指標

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