[Học nhanh] Giới thiệu về Pytorch ①: Thử xử lý ngọn đuốc
PyTorch là gì
PyTorch là một framework deep learning do Facebook phát triển. So với TensorFlow và máy ảnh, số lượng người dùng nhỏ nhưng nó có định dạng Xác định theo lần chạy cho phép xây dựng mạng linh hoạt và đang phát triển nhanh chóng.Ban đầu nó là một nhánh của Chainer, nhưng vì nó đã lan truyền rộng rãi trong giới nghiên cứu ở thế giới phương Tây từ trước nên PFN dường như đã ngừng Chainer và hợp tác cũng như tham gia phát triển PyTorch.
PyTorch có hai điều:
・ "Torch" tương đương với NumPy có thể được tăng tốc bằng GPU
・Nền tảng học sâu loại DefineByRun linh hoạt và nhanh chóng
Cách cài đặt PyTorch từ trang chính thức tại đây:https://pytorch.org/
Chi tiết được đề cập trong nhiều bài báo tiếng Nhật (Tham khảo:Giới thiệu về PyTorch!6 điều cơ bản bạn nên biết về sự phổ biến bùng nổ của PyTorch)
Cách sử dụng đèn pin
Trong Pytorch, ngay cả khi bạn nhập dữ liệu kiểu numpy, bạn cũng không thể tính toán và sử dụng kiểu dữ liệu torch.tensor để thực hiện phép tính.Do đó, dữ liệu phải được tạo và chuyển đổi với loại torch.tensor.Nó gần giống như numpy, nhưng với GPU Nvidia để tính toán nhanh.
Ngoài ra, mô-đun ngọn đuốc chứa cấu trúc dữ liệu cho tenxơ đa chiều (như ma trận bậc cao), có thể được sử dụng để thực hiện hiệu quả các phép tính tenxơ và chuyển đổi loại.
Trong [2]:
・ Bạn có thể kiểm tra kích thước tensor với .size()
・ Các phần tử ma trận có thể được trích xuất bằng cách cắt danh sách và có thể được xử lý theo cách tương tự như các mảng có nhiều mảng.
Trong [3]: Có thể thực hiện các phép toán cơ bản như cộng, trừ, và phân biệt.
Trong [4]: Định hình lại mảng với .view()
Trong [5]: Có thể hoán đổi với numpy
Trong [6]: Chuyển vào .to(device) để tính toán trên GPU