[Aprendizagem rápida] Introdução ao Pytorch ①: Tente lidar com a tocha
O que é PyTorch?
PyTorch é uma estrutura de aprendizagem profunda desenvolvida pelo Facebook. Em comparação com TensorFlow e keras, a população de usuários é pequena, mas apresenta um formato Definir por execução que permite a construção de rede flexível e está crescendo rapidamente agora.Originalmente era o fork de Chainer, mas como foi amplamente divulgado para pesquisadores na Europa e nos Estados Unidos com antecedência, parece que o lado PFN agora parou Chainer e cooperou e se juntou ao desenvolvimento de PyTorch.
O PyTorch apresenta os dois recursos a seguir.
・ "Tocha" equivalente ao NumPy que pode ser acelerado pela GPU
・ Plataforma de aprendizado profundo do tipo DefineByRun flexível e rápida
Como instalar o PyTorch a partir desta página oficial:https://pytorch.org/
Detalhes, etc., são abordados em muitos artigos japoneses (Referência:Introdução ao PyTorch!6 conhecimentos básicos que você precisa saber sobre a popularidade crescente de PyTorch)
Como usar a tocha
No Pytorch, mesmo se você inserir dados do tipo numpy, eles não podem ser calculados e são calculados usando o tipo de dados torch.tensor.Portanto, é necessário criar e converter os dados com o tipo torch.tensor.É quase como numpy, mas é capaz de operações rápidas na GPU da Nvidia.
Além disso, o módulo tocha contém uma estrutura de dados de tensor multidimensional (como uma matriz de alta ordem), que permite cálculos de tensores eficientes e conversão de tipo.
Em 2]:
・ Você pode verificar o tamanho do tensor com .size ()
-Os elementos da matriz podem ser extraídos cortando a lista e podem ser tratados da mesma forma que uma matriz numpy.
Em 3]: Operações básicas, como resto de adição / subtração e diferenciação podem ser realizadas
Em 4]: Altere a forma da matriz com .view ()
Em 5]: Pode ser convertido de e para numpy
Em 6]: Para calcular na GPU, passe com .to (dispositivo)