气温,PyTorch进阶之路(一):张量与梯度,may

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气温,PyTorch进阶之路(一):张量与梯度,may

选自medium

作者:Aakash N S

PyTorch 是 Facebook 开发和保护的一个开源的神经网络库,近来的发展势头适当微弱,也有越来越多的开发者为其编撰,本文也是其中之一。这是「PyTorch: Zero to GANs」系列教程的榜首警营放歌献给党篇,介绍了 PyTorch 模型的根本构件:和梯度。

完好系列教程包含:

本系列教程旨在让用户更好地运用 PyTorch 学习深度学习和神经网络。seoseoo本文将介绍 PyTorch 模型的根本构件:张量和梯度。

体系设置

本教程选用代码优先的办法来学习 Py气温,PyTorch进阶之路(一):张量与梯度,mayTor藍沢潤ch,你应该测验自风流涕己运转和试验代码。咱们将运用 Python 的 Anaconda 散布来装置代码库并办理虚拟环境。关于交互式编码和试验,咱们将运用 Jupyter notebook。本系列一切教程的 Jupyter not气温,PyTorch进阶之路(一):张量与梯度,mayebook 都可从 Jovian(Jupyter 的同享协作渠道)上获取。本文的 notebook 能够从以下地址取得:https://jvn.io/aakashns/e5cfe043873f4f3c9287507016747ae5

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经过在 Jupyter 内部直接运转单个指令,Jovian 使得在云端同享 Jupyter notebook 变得很简单。它还能够捕获你运转 notebook 所需的 Python 气温,PyTorch进阶之路(一):张量与梯度,may环境和库,因而任何人(包含你自己)都能复现你的研讨。

操作过程如下:

1. 依据以下攻略装置 Anaconda。你或许还要将 Anaconda 二进制文件添加到 PATH 体系中,以便能够运转 conda 指令行东西。

攻略地址:https://conda.io/projects/conda/en/latest/user-guide/install/index.html

2. 经过在 Mac/Linux 终端或 Windows 指令提示符下运转以下指令(不要$)来装置 jovian Python 库:

$ pip install jovian --upgrade

3. 运用 jovian clone 指令下载本文的 notebook:

$ jovian clone e5cfe043873f4f3c9287507016747ae5

这样做能够创立目录 01-pytorch-basics,包含 Jupyter notebook 和 Anaconda 环境文件夹。

$ ls 01-pytorch-ba气温,PyTorch进阶之路(一):张量与梯度,maysics

01-pytorch-basics.ipynb environment.yml 端木星

4. 现在咱们能够翻开目录,运用 conda 通寒冰亦寒剑过单个指令装置所需的 Python 库(Jupyter、PyTorch 等):

$ cd 01-pytorch-basics

$ conda env update

5. 经过运转以下指令,激活虚拟环境:

$ conda activate 01-pytorch-basics

关于旧版 conda 的装置,你或许需求运转指令:source activate 01-pytorch-basics。

6. 一旦激活了虚拟环境,咱们经过运转以下指令来发动 Jupyter:

$ jupyter notebook

7. 现在,你可避组词以经过点击终端上显现的链接或拜访 http://localhost:8888 来拜访 Jupyter 的 web 界面。

然后,你能够点击 01-pytorch-basics.ipynb 文件夹,翻开它然后运转代码。假如想自己输入代码,你还能够经过点击「New」键来创立新的 notebook。

首要导入 PyTorch:

张量

本质上来说,PyTorch 是一个处理张量的库。一个张量是一个数字、向量、矩阵或任何 n 维数组。咱们用单个数字创立一个张量:

4. 是 4.0 的缩写。它咬胸用来表明你想创立浮点数的 Python(和 PyTorch)。咱们能够经过检查张气温,PyTorch进阶之路(一):张量与梯度,may量的 dtype 特点来验证这一点:

咱们能够试着创立杂乱一点的张量:

张量能够有任何维数。每个维度有不同的长度。咱们能够用张量的.shape 特点来检查每个维度的长度。

张量运算和梯度

咱们能够将张量与常用的管用运算相结合。如下:

咱们现已创立了 3 个张量:x、w 和 b。w 和 b 有额定的参数 requires_grad,设置为 True。一瞬间就能够看看它能做什么。

经过结合这些张量,咱们能够创立新的张量 y。

如预期所料,y 是值为 3 * 4 + 5 = 17 的张量。PyTorch 的特别之处在于,咱们能够主动核算 y 相关于张量(requires_grad 设置为 True)的导数,即 w 和 b。为了核算导数,咱们能够在成果 y 上调用.backward 办法。

y 相关于输入张量的导数被存储在对相应张量的.grad 特点中。

如预期所料,dy/dw 的值与 x 相同(即 3),dy/db 的值为 1。留意,x.grad 的值为 None,由于 x 没有将 requires_grad 设为 True。w_grad 中的「grad」代表梯度,梯度是导数的另一个术语,首要用于处理矩阵。

与 Numpy 之间的互操作性

Numpy 是 Python 中用于数学和科学核算的盛行开源库。它红通黄红回国投案支撑在大型多维数组上进行高效运算,具有一个支撑多个库魔王库鲁尔的大型生态体系。这些库包含:

PyTorch 并没有从头发明 wheel,而是与 Numpy 很好地交互,以运用它现有的东西和库生态体系。

能够用 torch.fron气温,PyTorch进阶之路(一):张量与梯度,may_numpy 将 Numpy 数组转化美少女之恋为 PyTorch 张量。

接下来能够验证 Numpy 数组和 PyTorch 张量是否具有相似的数据类型。

能够运用张量的.to_numpy 办法将 PyTorch 张量转化为 Numpy 数组。

PyTorch 和 Numpy 之间的互操作性真的非常重要,由于你要用的大部分数据集都或许被读取并预处理为 Numpy 数组。

提交及上传 notebook

最终一步是保存并运用 jovian 库提交以上作业

Jovian 将 no泰民蛋堡tebook 上传到 https://jvn.io (https://jvn.io/),用以上方法为你的 notebook 捕获 Python 环境并创立可同享的链接。你能够运用这一链接共享自己的著作,让任何人都能够运用 图形推理的十大规则jov牟文勇案子ian clone 指令轻松复现。Jovian 还具有一个强壮的谈论界面,供你和其他人评论及谈论你 notebook 中的某个部分:

延伸阅览

PyTorch 中的张量支撑许多运算,这儿列出的并不翔实。假如你想了解更多关于张量和张量运算的信息,可参阅以下地址:

链接:https://pytorch.org/docs/stable/tensors.html

假如你想运用交互式 Jupyter 环境的优势来进行张量试验并测验上述的各种不同运算组合,能够测验下面这些:

假如你对此感兴趣,且想了解更多关于矩阵导数的信息,能够参阅:

链接:https://en.wikipedia.org/wiki/Matrix_calculus#Derivatives_with_matrices

以上,咱们完成了关于 PyTorch 中张量和梯度的评论,下一步的主题将是线性回归。

该系列文章首要遭到下面两篇文章的启示:

本文为机器之心编译,转载请联络本大众号取得授权。

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  •   三大巨头的抱团无疑令人瞩目。周三,据报道,由亚马逊、伯克希尔哈撒韦和摩根大通联合投资的神秘新医疗保健企业有了确定的名字和发展方向,这家筹划了一年多的公司被命名为“Haven”(避风港)。与此同时,避风港还推出了一严树新个网站,并在网站上公布了该岁月是朵双生花公司CEO Atul Gawande的一封信。

      这场史无前例的抱团始于一年前。去年1月30日,亚马逊、伯克希尔哈撒韦和摩根大通发布公告表示,计划合作成立一家不以盈利为目的的医疗保健公司,旨在为员工提供高质量、低成本的医疗服务。由伯克希尔哈撒韦投资公司的投资主管托德康姆斯、摩根大通董事总经理马韦尔沙利文和亚马逊的高级副总裁贝斯加雷蒂共同领导。

      自三巨头宣布联手一年多以来。这家新公司的进展一直是关注的焦点。去年6月,著名外科医生、哈佛教授和作家Atul Gawande被选中成为该公司的CEO。

      非盈利的定位很符合避风港这个名字。根据新网站的介绍,避风港希望改善医疗保健机会的获取,简化

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