- 学习资料是在b站上的莫烦的Pytorch教程 https://www.bilibili.com/video/av10495320/index_7.html?t=625#page=1
- 了解Pytorch中的基本语法,以及常用的包
- 实现的函数
torch_numpy 实现numpy与torch中张量间数据的转换
numpy --> torch torch_data.numpy()
torch --> numpy torch.from_numpy(numpy_data)
- Python转换成Torch数据
- Torch中的数学计算
- 激活函数
- 变量及自动求解梯度
- LR实现
- 分类问题
- Python转换成Torch数据
torch_data = torch.FloatTensor(python_data)
torch_data = torch.IntTensor(data1)
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Torch中的数学计算
加(add),矩阵乘(mm)以及比较特殊的dot(对应位置上元素相乘后相加) -
激活函数
主要是导入torch.nn中的functional来实现
涉及到子图以及添加图例 -
变量及自动求解梯度
Pytorch在求解梯度的过程中,都是通过变量实现的(需要在设置变量时定义为可自动求解) -
LR实现
包括数据的定义,网络的搭建,损失函数的定义,训练方法以及结果的可视化-
数据的定义
定义为变量形式。torch.unsqueeze()? -
网络的搭建
搭建的是一个线性的网络,使用torch.nn.Module中的torch.nn.Linear(in_features, out_features, bias=True)网络的输入: (N,∗,in_features) where * means any number of additional dimensions
网络的输出: (N,∗,out_features) where all but the last dimension are the same shape as the input.
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损失函数的定义
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训练方法
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结果的可视化
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###解决/usr/lib/libstdc++.so.6: version `GLIBCXX_3.4.14' not found问题
check
strings /home/zxf/anaconda2/lib/python2.7/site-packages/torch/lib/../../../../libstdc++.so.6 | grep GLIBCXX
install
conda install libgcc