PyTorch入门指南：安装、环境与第一个神经网络

开发者故事集 2019-05-02 ⋅ 24 阅读

PyTorch是一个基于Python的开源机器学习库，它提供了丰富的工具和功能，方便用户进行深度学习和神经网络模型的开发和训练。本教程将指导您安装PyTorch，配置开发环境，并使用PyTorch构建并训练您的第一个神经网络模型。

步骤一：安装PyTorch

安装PyTorch之前，首先需要安装Python。推荐使用Anaconda来管理Python和相关的包。

  1. 在Anaconda官网下载和安装适用于您操作系统的Anaconda发行版。

  2. 打开终端或命令提示符，并创建一个新的Anaconda环境，命名为"pytorch"（或您喜欢的任何名称）： conda create --name pytorch python=3.8

  3. 激活新创建的环境：

    • 对于Windows用户：conda activate pytorch
    • 对于Mac和Linux用户：source activate pytorch

  4. 使用pip命令安装PyTorch和相关依赖包： pip install torch torchvision

现在，您已成功安装了PyTorch及其相关依赖。

步骤二：配置开发环境

为了更方便地使用PyTorch，我们建议使用Jupyter Notebook作为编程环境。Jupyter Notebook提供一个交互式的界面，可以同时运行代码和编写文档。

  1. 在终端或命令提示符中，安装Jupyter Notebook： pip install jupyter

  2. 启动Jupyter Notebook： jupyter notebook

  3. 在浏览器中打开新的Jupyter Notebook界面。

现在，您已配置好了Jupyter Notebook作为您的开发环境，并准备好编写和运行PyTorch代码。

步骤三：构建第一个神经网络

让我们使用PyTorch构建一个简单的神经网络模型，并使用MNIST手写数字数据集进行训练。

  1. 导入必要的库：

    import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torchvision import datasets, transforms

  2. 定义神经网络模型：

    class NeuralNetwork(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(NeuralNetwork, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(784, 128)
        self.fc2 = nn.Linear(128, 10)

    def forward(self, x):
        x = x.view(x.size(0), -1)
        x = torch.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x

model = NeuralNetwork()

  3. 加载数据集：

    transform = transforms.Compose([
    transforms.ToTensor(),
    transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))
])

train_dataset = datasets.MNIST('data', train=True, download=True, transform=transform)
test_dataset = datasets.MNIST('data', train=False, download=True, transform=transform)

train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=64, shuffle=True)
test_loader = torch.utils.data.DataLoader(test_dataset, batch_size=64, shuffle=True)

  4. 定义损失函数和优化器：

    criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

  5. 训练模型：

    for epoch in range(10):
    for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader):
        optimizer.zero_grad()
        output = model(data)
        loss = criterion(output, target)
        loss.backward()
        optimizer.step()

        if batch_idx % 100 == 0:
            print('Train Epoch: {} [{}/{} ({:.0f}%)]\tLoss: {:.6f}'.format(
                epoch, batch_idx * len(data), len(train_loader.dataset),
                100. * batch_idx / len(train_loader), loss.item()))

  6. 测试模型：

    model.eval()
test_loss = 0
correct = 0

with torch.no_grad():
    for data, target in test_loader:
        output = model(data)
        test_loss += criterion(output, target).item()
        pred = output.argmax(dim=1, keepdim=True)
        correct += pred.eq(target.view_as(pred)).sum().item()

test_loss /= len(test_loader.dataset)
accuracy = 100. * correct / len(test_loader.dataset)

print('\nTest set: Average loss: {:.4f}, Accuracy: {}/{} ({:.0f}%)\n'.format(
    test_loss, correct, len(test_loader.dataset), accuracy))

恭喜！您已成功构建、训练和测试了您的第一个神经网络模型。

总结

本教程介绍了如何安装PyTorch，配置开发环境，并使用PyTorch构建和训练您的第一个神经网络模型。希望这个入门指南对您开始使用PyTorch和深度学习有所帮助。祝您在深度学习领域取得成功！


本文来自极简博客，作者：开发者故事集，转载请注明原文链接：PyTorch入门指南：安装、环境与第一个神经网络

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