[Быстрое обучение] Введение в Pytorch ①: попробуйте разобраться с torch
Что такое PyTorch?
PyTorch - это фреймворк глубокого обучения, разработанный Facebook. По сравнению с TensorFlow и keras, количество пользователей невелико, но он имеет формат «Определить запуском», который позволяет гибко строить сеть, и сейчас он быстро растет.Первоначально это была вилка Chainer, но, поскольку она была заранее широко распространена среди исследователей в Европе и США, похоже, что сторона PFN остановила Chainer и начала сотрудничать с PyTorch и присоединилась к ее разработке.
PyTorch имеет следующие две функции.
・ «Факел» эквивалент NumPy, который может быть ускорен с помощью графического процессора
・ Гибкая и быстрая платформа глубокого обучения типа DefineByRun
Как установить PyTorch с этой официальной страницы:https://pytorch.org/
Подробности и т. Д. Описаны во многих японских статьях (Ссылка:Начало работы с PyTorch!6 базовых знаний о растущей популярности PyTorch, которые необходимо знать)
Как использовать Torch
В Pytorch, даже если вы вводите данные типа numpy, их невозможно вычислить, и расчет выполняется с использованием типа данных torch.tensor.Следовательно, необходимо создавать и преобразовывать данные с типом torch.tensor.Это почти как numpy, но оно способно быстро работать на графическом процессоре Nvidia.
Кроме того, модуль torch содержит структуру данных многомерного тензора (например, матрицу высокого порядка), которая обеспечивает эффективное вычисление тензора и преобразование типов.
В [2]:
・ Вы можете проверить размер тензора с помощью .size ()
-Элементы матрицы могут быть извлечены путем нарезки списка и могут обрабатываться так же, как массив numpy.
В [3]: Могут быть выполнены основные операции, такие как сложение / вычитание остатка и дифференцирование.
В [4]: Измените форму массива с помощью .view ()
В [5]: Может быть преобразован в и из numpy
В [6]: Для расчета на GPU перейдите с помощью .to (device)