pytorch入门

简介: 最近因为语音识别项目,逐步深入接触到pytorch这个工具。使用Pytorch及胶水语言Python可以实现语音识别。

       最近因为语音识别项目,逐步深入接触到pytorch这个工具。使用Pytorch及胶水语言Python可以实现语音识别。


       我从个人学习的经历谈一下入门的感受。


        首先有必要了解Python的语法和基本编写规范。


        其次是了解Pytorch的使用方法就可以,但对于算法刚开始不用介入太深。对于网上介绍的诸多算法比如贝叶斯、CNN等诸如很多算法,我往往听了随后就给忘记了。这个和不使用学而不用有关。


       其三,Pytorch的使用大致的一个套路。


       1)定义网络


        2)定义数据


       3)定义损失函数和优化器


       4)计算重要指标


        5)开始训练


        6)训练网络


    后面会用过实例来演示具体的实现方法。


    用这篇短位来纪念今年的1024程序员节吧。

相关文章
|
7月前
|
机器学习/深度学习 算法 PyTorch
用PyTorch轻松实现二分类:逻辑回归入门
用PyTorch轻松实现二分类:逻辑回归入门
用PyTorch轻松实现二分类:逻辑回归入门
|
机器学习/深度学习 PyTorch 算法框架/工具
Pytorch 最全入门介绍,Pytorch入门看这一篇就够了1
Pytorch 最全入门介绍,Pytorch入门看这一篇就够了
163 0
|
4月前
|
机器学习/深度学习 并行计算 PyTorch
PyTorch与DistributedDataParallel:分布式训练入门指南
【8月更文第27天】随着深度学习模型变得越来越复杂,单一GPU已经无法满足训练大规模模型的需求。分布式训练成为了加速模型训练的关键技术之一。PyTorch 提供了多种工具来支持分布式训练,其中 DistributedDataParallel (DDP) 是一个非常受欢迎且易用的选择。本文将详细介绍如何使用 PyTorch 的 DDP 模块来进行分布式训练,并通过一个简单的示例来演示其使用方法。
526 2
|
4月前
|
机器学习/深度学习 PyTorch 测试技术
深度学习入门:使用 PyTorch 构建和训练你的第一个神经网络
【8月更文第29天】深度学习是机器学习的一个分支,它利用多层非线性处理单元(即神经网络)来解决复杂的模式识别问题。PyTorch 是一个强大的深度学习框架,它提供了灵活的 API 和动态计算图,非常适合初学者和研究者使用。
57 0
|
5月前
|
机器学习/深度学习 并行计算 数据挖掘
🎓PyTorch深度学习入门课:编程小白也能玩转的高级数据分析术
【7月更文挑战第29天】踏入深度学习世界,新手也能用PyTorch解锁高级数据分析。
47 2
|
4月前
|
存储 PyTorch API
Pytorch入门—Tensors张量的学习
Pytorch入门—Tensors张量的学习
34 0
|
6月前
|
机器学习/深度学习 数据可视化 PyTorch
PyTorch深度学习框架入门与应用
PyTorch 提供了丰富的工具和 GPU 加速功能,便于构建和训练神经网络。基础包括:1) 张量,类似 NumPy,支持 GPU 计算;2) 自动微分,方便计算梯度;3) 内置神经网络模块 `nn`。PyTorch 还支持数据并行、自定义层、模型保存加载、模型可视化和剪枝量化等进阶用法。通过不断学习,你将能掌握更多高级功能。【6月更文挑战第6天】
132 8
|
7月前
|
机器学习/深度学习 JSON PyTorch
图神经网络入门示例:使用PyTorch Geometric 进行节点分类
本文介绍了如何使用PyTorch处理同构图数据进行节点分类。首先,数据集来自Facebook Large Page-Page Network,包含22,470个页面,分为四类,具有不同大小的特征向量。为训练神经网络,需创建PyTorch Data对象,涉及读取CSV和JSON文件,处理不一致的特征向量大小并进行归一化。接着,加载边数据以构建图。通过`Data`对象创建同构图,之后数据被分为70%训练集和30%测试集。训练了两种模型:MLP和GCN。GCN在测试集上实现了80%的准确率,优于MLP的46%,展示了利用图信息的优势。
111 1
|
6月前
|
并行计算 PyTorch 程序员
老程序员分享:Pytorch入门之Siamese网络
老程序员分享:Pytorch入门之Siamese网络
110 0
|
7月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 并行计算
PyTorch入门指南:从安装到基础操作
【4月更文挑战第17天】PyTorch入门指南介绍了安装、Tensor操作、自动微分、神经网络构建及训练。安装PyTorch可通过官网选择相应环境的预构建包或使用conda命令。Tensor是基本计算单元,支持多种操作。自动微分简化了梯度计算。使用`torch.nn`定义神经网络,如示例中的全连接网络。训练网络涉及前向传播、损失计算、反向传播和权重更新,常用优化器如SGD。模型评估与测试包括在验证集或测试集上计算性能指标,如准确率。本文为初学者提供了PyTorch基础操作的快速入门。

相关实验场景

更多
下一篇
DataWorks