Pytorch主要组成模块

学习目标:

`

  • 学习Pytorch 主要模块
    参考内容:https://linklearner.com/datawhalehomepage/index.html#/learn/detail/92

1.基本配置:

`对GPU的设置有两种常见的方式:


```python
# 方案一:使用os.environ,这种情况如果使用GPU不需要设置
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0,1'

# 方案二:使用“device”,后续对要使用GPU的变量用.to(device)即可
device = torch.device("cuda:1" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

2.数据读入:

PyTorch数据读入是通过Dataset+DataLoader的方式完成的,Dataset定义好数据的格式和数据变换形式,DataLoader用iterative的方式不断读入批次数据。

例如:

  • init: 用于向类中传入外部参数,同时定义样本集
  • getitem: 用于逐个读取样本集合中的元素,可以进行一定的变换,并将返回训练/验证所需的数据
  • len: 用于返回数据集的样本数

3.模型构建:

4.损失函数:

一个模型想要达到很好的效果需要学习,也就是我们常说的训练。一个好的训练离不开优质的负反馈,这里的损失函数就是模型的负反馈。

5.优化器设置

优化器是根据网络反向传播的梯度信息来更新网络的参数,以起到降低loss函数计算值,使得模型输出更加接近真实标签。

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