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PyTorch模块介绍

PyTorch 是一个开源的深度学习框架,主要用于深度学习和计算图的构建与训练。它由几个核心模块组成,每个模块都有特定的功能。以下是 PyTorch 的主要模块及其功能介绍:

1. torch

这是 PyTorch 的核心模块,包含了所有基础的张量操作和数学运算。它支持张量的创建、数学运算、随机数生成、并行计算等基础操作。

  • 主要功能:
    • 张量创建(torch.tensortorch.zerostorch.ones 等)
    • 数学运算(如矩阵运算、统计运算)
    • 设备管理(如 .to(device) 将张量转移到 GPU)
    • 随机数生成(torch.manual_seed 等)
    • CUDA 操作支持(如 torch.cuda

2. torch.nn

这是 PyTorch 中用于构建神经网络的模块。它提供了大量的神经网络层、损失函数和激活函数,可以帮助快速构建和训练神经网络。

  • 主要功能:
    • 神经网络层(如 nn.Linearnn.Conv2dnn.LSTM 等)
    • 激活函数(如 nn.ReLUnn.Sigmoid 等)
    • 损失函数(如 nn.CrossEntropyLossnn.MSELoss 

http://www.kler.cn/a/371436.html

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