PyTorch上搭建简单神经网络实现回归和分类的示例.pdf
需积分: 0 14 浏览量
2023-04-17
09:14:07
上传
评论
收藏 134KB PDF 举报
PyTorch 上搭建简单神经网络实现回归和
分类的示例
本文介绍了
PyTorch
上搭建简单神经网络实现回归和分类的示例，分
享给大家，具体如下：
一、
PyTorch
入门
1.
安装方法
登录
PyTorch
官网，
http://pytorch.org
，可以看到以下界面：
按上图的选项选择后即可得到
Linux
下
conda
指令：
conda install pytorch torchvision -c soumith
目前
PyTorch
仅支持
MacOS
和
Linux
，暂不支持
Windows
。安装
PyTorch
会安装两个模块，一个是
torch
，一个
torchvision, torch
是
主模块，用来搭建神经网络的，
torchvision
是辅模块，有数据库，
还有一些已经训练好的神经网络等着你直接用，比如
(VGG, AlexNet,
ResNet)
。
2. Numpy
与
Torch
torch_data = torch.from_numpy(np_data)
可以将
numpy(array)
格式
转换为
torch(tensor)
格式；
torch_data.numpy()
又可以将
torch
的
tensor
格式转换为
numpy
的
array
格式。注意
Torch
的
Tensor
和
numpy
的
array
会共享他们的存储空间，修改一个会导致另外的一个
也被修改。
对于
1
维（
1-D
）的数据，
numpy
是以行向量的形式打印输出，而
torch
是以列向量的形式打印输出的。
剩余14页未读，继续阅读
资源评论
