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第 10 章 PyTorch

目录

10.1. 安装 torch
10.1.1. torchinfo
10.2. 显卡
10.3. Tensor 张量
10.3.1. 创建静态 Tensor
10.3.2. Tensor 尺寸
10.3.3. 创建连续数列的 Tensor
10.3.4. 创建0数据的 Tensor
10.3.5. 判断变量是否为 Tensor
10.3.6. 统计 Tensor 中的元素数量
10.3.7. 创建对角线为1的 Tensor
10.3.8. 将 numpy 转换成 tensor
10.3.9. 切分
10.3.10. 均匀分布数列
10.3.11. 正态分布数列
10.3.12. 随机数列
10.3.13. arange 创建等差数列
10.3.14. 获取最小值和最大值的索引
10.3.15. 连接两个 Tensor
10.3.16. 数据切块
10.3.17. 通过索引下标选择数据
10.3.18. 分割
10.3.19. 矩阵转换
10.3.20. 矩阵运算
10.3.21. view
10.4. Dataset
10.5. DataLoader
10.5.1. 显示数据集中的图片
10.6. Module
10.7. 保存/加载模型
10.8. torchvision
10.8.1. 安装 torchvision
10.8.2. transforms 数据转换
10.8.3. models 加载模型
10.8.4. datasets 数据加载
10.8.5. 打开图片
10.9. torchaudio
10.10. tensorboard
10.11. 音频处理
10.11.1.
10.11.2. 音频降噪
10.12. PyTorch 案例
10.12.1. mnist

10.1. 安装 torch

			
pip install --upgrade pip
pip install torch torchvision numpy
			
		

10.1.1. torchinfo

			
pip install torchinfo
			
			
			
    from torchinfo import summary

    summary(mymodel)						
			
			
			
=================================================================
Layer (type:depth-idx)                   Param #
=================================================================
mymodel                                  --
├─Sequential: 1-1                        --
│    └─Conv2d: 2-1                       640
│    └─ReLU: 2-2                         --
│    └─MaxPool2d: 2-3                    --
├─Sequential: 1-2                        --
│    └─Conv2d: 2-4                       73,856
│    └─ReLU: 2-5                         --
│    └─MaxPool2d: 2-6                    --
├─Sequential: 1-3                        --
│    └─Conv2d: 2-7                       295,168
│    └─ReLU: 2-8                         --
│    └─MaxPool2d: 2-9                    --
├─Sequential: 1-4                        --
│    └─Conv2d: 2-10                      1,180,160
│    └─ReLU: 2-11                        --
│    └─MaxPool2d: 2-12                   --
├─Sequential: 1-5                        --
│    └─Flatten: 2-13                     --
│    └─Linear: 2-14                      62,918,656
│    └─Dropout: 2-15                     --
│    └─ReLU: 2-16                        --
│    └─Linear: 2-17                      589,968
=================================================================
Total params: 65,058,448
Trainable params: 65,058,448
Non-trainable params: 0
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