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Pytorch 备忘清单

Pytorch 是一种开源机器学习框架，可加速从研究原型设计到生产部署的过程，备忘单是 官网 备忘清单为您提供了 Pytorch 基本语法和初步应用参考

入门

介绍

认识 Pytorch

from __future__ import print_function
import torch
x = torch.empty(5, 3)
>>> print(x)
tensor([
    [2.4835e+27, 2.5428e+30, 1.0877e-19],
    [1.5163e+23, 2.2012e+12, 3.7899e+22],
    [5.2480e+05, 1.0175e+31, 9.7056e+24],
    [1.6283e+32, 3.7913e+22, 3.9653e+28],
    [1.0876e-19, 6.2027e+26, 2.3685e+21]
])

Tensors 张量: 张量的概念类似于Numpy中的ndarray数据结构, 最大的区别在于Tensor可以利用GPU的加速功能.

创建一个全零矩阵

x = torch.zeros(5, 3, dtype=torch.long)
>>> print(x)
tensor([[0, 0, 0],
        [0, 0, 0],
        [0, 0, 0],
        [0, 0, 0],
        [0, 0, 0]])

创建一个全零矩阵并可指定数据元素的类型为long

数据创建张量

x = torch.tensor([2.5, 3.5])
>>> print(x)
tensor([2.5000, 3.3000])

Pytorch 的基本语法

加法操作(1)

y = torch.rand(5, 3)
>>> print(x + y)
tensor([[ 1.6978, -1.6979,  0.3093],
        [ 0.4953,  0.3954,  0.0595],
        [-0.9540,  0.3353,  0.1251],
        [ 0.6883,  0.9775,  1.1764],
        [ 2.6784,  0.1209,  1.5542]])

加法操作(2)

>>> print(torch.add(x, y))
tensor([[ 1.6978, -1.6979,  0.3093],
        [ 0.4953,  0.3954,  0.0595],
        [-0.9540,  0.3353,  0.1251],
        [ 0.6883,  0.9775,  1.1764],
        [ 2.6784,  0.1209,  1.5542]])

加法操作(3)

# 提前设定一个空的张量
result = torch.empty(5, 3)
# 将空的张量作为加法的结果存储张量
 torch.add(x, y, out=result)
>>> print(result)
tensor([[ 1.6978, -1.6979,  0.3093],
        [ 0.4953,  0.3954,  0.0595],
        [-0.9540,  0.3353,  0.1251],
        [ 0.6883,  0.9775,  1.1764],
        [ 2.6784,  0.1209,  1.5542]])

加法操作(4)

y.add_(x)
>>> print(y)
tensor([[ 1.6978, -1.6979,  0.3093],
        [ 0.4953,  0.3954,  0.0595],
        [-0.9540,  0.3353,  0.1251],
        [ 0.6883,  0.9775,  1.1764],
        [ 2.6784,  0.1209,  1.5542]])

注意: 所有 in-place 的操作函数都有一个下划线的后缀。 比如 x.copy_(y), x.add_(y), 都会直接改变x的值

张量操作

>>> print(x[:, 1])
tensor([-2.0902, -0.4489, -0.1441,  0.8035, -0.8341])

张量形状

x = torch.randn(4, 4)
# tensor.view()操作需要保证数据元素的总数量不变
y = x.view(16)
# -1代表自动匹配个数
z = x.view(-1, 8)
>>> print(x.size(), y.size(), z.size())
torch.Size([4, 4]) torch.Size([16]) torch.Size([2, 8])

取张量元素

x = torch.randn(1)
>>> print(x)
>>> print(x.item())
tensor([-0.3531])
-0.3530771732330322

Torch Tensor 和 Numpy array互换

a = torch.ones(5)
>>> print(a)
tensor([1., 1., 1., 1., 1.])

Torch Tensor和Numpy array共享底层的内存空间, 因此改变其中一个的值, 另一个也会随之被改变

Torch Tensor 转换为 Numpy array

b = a.numpy()
>>> print(b)
[1. 1. 1. 1. 1.]

Numpy array转换为Torch Tensor

import numpy as np
a = np.ones(5)
b = torch.from_numpy(a)
np.add(a, 1, out=a)
>>> print(a)
>>> print(b)
[2. 2. 2. 2. 2.]
tensor([2., 2., 2., 2., 2.], dtype=torch.float64)

注意: 所有在CPU上的Tensors, 除了CharTensor, 都可以转换为Numpy array并可以反向转换.

导入 Imports

一般

# 根包
import torch
# 数据集表示和加载
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader

神经网络 API

# 计算图
import torch.autograd as autograd
# 计算图中的张量节点
from torch import Tensor
# 神经网络
import torch.nn as nn
# 层、激活等
import torch.nn.functional as F
# 优化器，例如 梯度下降、ADAM等
import torch.optim as optim
# 混合前端装饰器和跟踪 jit
from torch.jit import script, trace

Torchscript 和 JIT

torch.jit.trace()

使用你的模块或函数和一个例子，数据输入，并追溯计算步骤，数据在模型中前进时遇到的情况

@script

装饰器用于指示被跟踪代码中的数据相关控制流

ONNX

torch.onnx.export(model, dummy data, xxxx.proto)
# 导出 ONNX 格式
# 使用经过训练的模型模型，dummy
# 数据和所需的文件名

model = onnx.load("alexnet.proto")
# 加载 ONNX 模型
onnx.checker.check_model(model)
# 检查模型，IT 是否结构良好

onnx.helper.printable_graph(model.graph)
# 打印一个人类可读的，图的表示

Vision

# 视觉数据集，架构 & 变换
from torchvision import datasets, models, transforms
# 组合转换
import torchvision.transforms as transforms

分布式训练

# 分布式通信
import torch.distributed as dist
# 内存共享进程
from torch.multiprocessing import Process

另见