李宏毅深度学习笔记11(pytorch tutorial)

概述

1.pytorch可以顺利地与python数据科学栈集合,pytorch非常类似于numpy.(在很多计算方法上都是一样的)
2.动态计算图:取代了具有特定功能的预定义图形,pytorch为我们提供了一个框架,以便可以在运行时构建计算图,甚至在运行时更改它们.在不知道创建神经网络需要多少内存的情况下非常的有价值.
3.易于使用的API:就像python一样简单.

主要元素

1.pytorch张量
张量只是多维数组,pytorch中的张量类似于numpy和np.arrays,
2.数学运算


在计算相加减的时候,dimension要不然就设置没有,要不然就设置其中一个为1,否则不能计算.上图是图片大小问题,下图是简单的加法运算.
3.它含有自动微分套件
from torch.autograd import Variable
x=Variable(train_x)
y=Variable(train_y,requires_grad=False)