Win10下Pytorch的安装和使用[斗之力三段]
简介:
看到paper的代码是用Pytorch实现的,试图理解代码,但是看不懂,只能先学一些基础教程来帮助理解。笔记本电脑配置较低,所以安装一个没有CUDA的版本就可以了。安装完之后,就可以跟着教程边学边做了。
参考教程:https://morvanzhou.github.io/tutorials/machine-learning/torch/
1.安装:
第一步:安装anaconda,就是安装python
第二步:在cmd中直接输入
pip3 install http://download.pytorch.org/whl/cpu/torch-1.0.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl
pip3 install torchvision
第三步:等一会,等二会,等三会,…,安装好了
参考:https://pytorch.org/get-started/locally/
2.使用:
安装anaconda会附赠一个Jupyter Notebook,用这个编写python代码赏心悦目。像Pytorch或是TensorFlow使用的数据都是张量形式,这点需要注意。
这里直接贴一个教程里的代码。理解起来还是不容易的,要首先稍微了解一下python的基本用法,之后要把代码里的逻辑慢慢理清楚,不能怕麻烦,万事开头难。
import torch
import matplotlib.pyplot as plt
import torch.nn.functional as F # 激励函数都在这 x = torch.unsqueeze(torch.linspace(-1, 1, 100), dim=1) # x data (tensor), shape=(100, 1)
y = x.pow(2) + 0.2*torch.rand(x.size()) # noisy y data (tensor), shape=(100, 1) # 画图
%matplotlib inline
plt.scatter(x.data.numpy(), y.data.numpy()) class Net(torch.nn.Module): # 继承 torch 的 Module
def __init__(self, n_feature, n_hidden, n_output):
super(Net, self).__init__() # 继承 __init__ 功能
# 定义每层用什么样的形式
self.hidden = torch.nn.Linear(n_feature, n_hidden) # 隐藏层线性输出
self.predict = torch.nn.Linear(n_hidden, n_output) # 输出层线性输出 def forward(self, x): # 这同时也是 Module 中的 forward 功能
# 正向传播输入值, 神经网络分析出输出值
x = F.relu(self.hidden(x)) # 激励函数(隐藏层的线性值)
x = self.predict(x) # 输出值
return x net = Net(n_feature=1, n_hidden=10, n_output=1)
print(net) # net 的结构 # optimizer 是训练的工具
optimizer = torch.optim.SGD(net.parameters(), lr=0.2) # 传入 net 的所有参数, 学习率
loss_func = torch.nn.MSELoss() # 预测值和真实值的误差计算公式 (均方差) plt.ion() # 画图
plt.show() for t in range(200):
prediction = net(x) # 喂给 net 训练数据 x, 输出预测值
loss = loss_func(prediction, y) # 计算两者的误差
optimizer.zero_grad() # 清空上一步的残余更新参数值
loss.backward()
optimizer.step() if t % 5 == 0:
# plot and show learning process
plt.cla()
plt.scatter(x.data.numpy(), y.data.numpy())
plt.plot(x.data.numpy(), prediction.data.numpy(), 'r-', lw=5)
plt.text(0.5, 0, 'Loss=%.4f' % loss.data.numpy(), fontdict={'size': 20, 'color': 'red'})
plt.pause(0.1)
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