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Python PyTorch: 现学现用的知识点锦囊

   来源:黔优网责任编辑:优优  时间:2024-02-04 17:06:22 浏览量:48
导读:Python 基础入门:print(Hello,Python!)my_list=[1,2,3]my_tuple=(1,2,3)my_dict={name:John,age:30}defsum(a,b):returna+bprint(sum(1,2))#Output:3学会使用 Python 的函数和模块,以便重用代码并提高效率。熟悉 Py
  1. Python 基础入门:

    print("Hello, Python!")
    my_list = [1, 2, 3]my_tuple = (1, 2, 3)my_dict = {"name": "John", "age": 30}
    def sum(a, b):    return a + bprint(sum(1, 2))  # Output: 3
    • 学会使用 Python 的函数和模块,以便重用代码并提高效率。

    • 熟悉 Python 的数据结构,如列表、元组、字典等。

    • 了解 python 的基本语法,掌握变量、数据类型、运算符、控制流等概念。

  2. PyTorch 简介:

    import torch
    
    x = torch.tensor([1, 2, 3])
    y = torch.tensor([4, 5, 6])
    
    z = x + y
    print(z)  # Output: tensor([5, 7, 9])
    import torch.nn as nnclass SimpleNeuralNetwork(nn.Module):    def __init__(self):        super(SimpleNeuralNetwork, self).__init__()        self.fc1 = nn.Linear(3, 2)  # Input size: 3, Output size: 2
            self.fc2 = nn.Linear(2, 1)  # Input size: 2, Output size: 1
    
        def forward(self, x):
            x = self.fc1(x)
            x = torch.sigmoid(x)
            x = self.fc2(x)        return x
    
    model = SimpleNeuralNetwork()
    • 了解 PyTorch 的神经网络组件,如层、模块和优化器。

    • PyTorch 是一个基于 Python 的深度学习框架,以其灵活性和易用性著称。

    • 熟悉 PyTorch 的基本数据类型,如张量和张量操作。

  3. PyTorch 训练神经网络:

    import torch.optim as optim
    
    optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)for epoch in range(100):    for batch in training_data:        # Forward pass
            outputs = model(batch)        # Compute loss
            loss = torch.nn.MSELoss()(outputs, labels)        # Backward pass
            loss.backward()        # Update weights
            optimizer.step()
    • 学习如何使用 PyTorch 训练神经网络,包括定义损失函数、优化器和训练循环。

  4. PyTorch 评估神经网络:

    # Calculate accuracycorrect_predictions = 0total_predictions = 0with torch.no_grad():    for batch in test_data:
            outputs = model(batch)
            predictions = torch.argmax(outputs, dim=1)
            total_predictions += batch.size(0)
            correct_predictions += (predictions == labels).sum().item()
    
    accuracy = correct_predictions / total_predictionsprint(f"Accuracy: {accuracy:.2f}")
    • 掌握如何使用 PyTorch 评估神经网络的性能,包括计算准确率、召回率、F1 分数等指标。

  5. PyTorch 深度学习实践:

    • 尝试使用 PyTorch 实现一些经典的深度学习模型,如 MNIST 手写数字分类、CIFAR-10 图像分类、LSTM 文本分类等。

    • 可以参考 PyTorch 的官方文档和一些在线教程来学习如何构建和训练这些模型。

总结:

本文提供了一份全面的 Python 和 PyTorch 知识点锦囊,涵盖了这些技术的入门基础、神经网络的构建和训练、模型的评估以及深度学习实践等方面。希望对初学者快速掌握这些技术有所帮助。

 
 
 
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