pytorch学习资料-pytorch基础教程

本文目录一览：

• 1、pytorch是什么
• 2、Pytorch袖珍手册之十
• 3、pytorch笔记01-数据增强
• 4、Pytorch常用的交叉熵损失函数CrossEntropyLoss()详解
• 5、实践·pytorch梯度计算
• 6、pytorch之transforms.Compose()函数理解

pytorch是什么

1、PyTorch是一个开源的Python机器学习库，基于Torch，用于自然语言处理等应用程序。2017年1月，由Facebook人工智能研究院（FAIR）基于Torch推出了PyTorch。

2、PyTorch是一个开源的Python机器学习库，基于Torch，用于自然语言处理等应用程序。由Facebook人工智能研究院（FAIR）基于Torch推出了PyTorch。

3、PyTorch本质上是Numpy的替代者，而且支持GPU、带有高级功能，可以用来搭建和训练深度神经网络。如果你熟悉Numpy、Python以及常见的深度学习概念（卷积层、循环层、SGD等），会非常容易上手PyTorch。

Pytorch袖珍手册之十

在这里就不演示TPU的使用，毕竟暂时也不方便使用。以后实际应用中有用到再学习了。

pytorch笔记01-数据增强

pytorch中数据增强的常用方法如下：torchvision中内置的transforms包含了这些些常用的图像变换，这些变换能够用Compose串联组合起来。

GAN的话，可以用来生成逼真的数据，就是你可以使用随机向量，来生成接近你数据集的一维数据，这样的话你数据集不就扩充了吗，也更丰富了，这不就可以了吗。

常见的数据增强方法有很多，网上资料也不少，我就不多赘述了。我主要用的数据增强方法是随机裁剪和随机旋转，需要强调的也只有一点。

对于包含随机转换的数据加载pipeline，这意味着每个worker都将选择“相同”的转换。而现在NN中的许多数据加载pipeline，都使用某种类型的随机转换来进行数据增强，所以不重新初始化可能是一个预设。

首先将样本随机打乱，然后根据设置参数划分出train/test对。 其创建的每一组划分将保证每组类比比例相同。

[Pytorch] 详解 torch.cat（）Pytorch学习笔记（一）：torch.cat（）模块的详解 函数作用：cat 是 concatnate 的意思：拼接，联系在一起。在给定维度上对输入的 Tensor 序列进行拼接操作。

Pytorch常用的交叉熵损失函数CrossEntropyLoss()详解

1、交叉熵： 它主要刻画的是实际输出（概率）与期望输出（概率）的距离，也就是交叉熵的值越小，两个概率分布就越接近。

2、交叉熵损失函数CrossEntropy Loss，是分类问题中经常使用的一种损失函数。公式为：交叉熵Cross Entropy，是Shannon信息论中一个重要概念，主要用于度量两个概率分布间的差异***息。

3、函数作用：CrossEntropy 是交叉熵的意思，故而 CrossEntropyLoss 的作用是计算交叉熵。

4、交叉熵代价函数（Cross-entropy cost function）是用来衡量人工神经网络（ANN）的预测值与实际值的一种方式。与二次代价函数相比，它能更有效地促进ANN的训练。在介绍交叉熵代价函数之前，本文先简要介绍二次代价函数，以及其存在的不足。

5、损失函数：一般而言，当一种信息出现概率更高的时候，表明它被传播得更广泛，或者说，被引用的程度更高。我们可以认为，从信息传播的角度来看，信息熵可以表示信息的价值。

6、根据交叉熵的计算公式，loss的最终计算等式为： 运算结果和pytorch内置的交叉熵函数相同：结果为：除了 torch.nn.CrosEntropyLoss（） 函数外还有一个计算交叉熵的函数 torch.nn.BCELoss（） 。

实践·pytorch梯度计算

1、***设有一个多元函数 f（x1， x2， ...， xn），其中 x1， x2， ...， xn 是自变量，f 是关于这些自变量的函数。

2、梯度grad计算公式如下：在二元函数的情形，设函数z=f（x，y）在平面区域D内具有一阶连续偏导数，则对于每一点P（x，y）∈D，都可以定出一个向量（δf/x）*i+（δf/y）*j。

3、您好同学，下面的回答资料希望对您有帮助：梯度的计算公式可以使用偏导数来表示。

pytorch之transforms.Compose()函数理解

1、torchvision 是pytorch的一个图形库，它服务于PyTorch深度学习框架的，主要用来构建计算机视觉模型。torchvision.transforms主要是用于常见的一些图形变换。

2、pytorch中数据增强的常用方法如下：torchvision中内置的transforms包含了这些些常用的图像变换，这些变换能够用Compose串联组合起来。

3、复变函数，是指以复数作为自变量和因变量的函数，而与之相关的理论就是复变函数论。解析函数是复变函数中一类具有解析性质的函数，复变函数论主要就是研究复数域上的解析函数，因此通常也称复变函数论为解析函数论。

4、阶跃函数是一种特殊的连续时间函数，是一个从0跳变到1的过程，属于奇异函数。在电路分析中，阶跃函数是研究动态电路阶跃响应的基础。利用阶跃函数可以进行信号处理、积分变换。

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