PyTorch模块先容

PyTorch 是一个开源的深度学习框架，紧张用于深度学习和盘算图的构建与训练。它由几个焦点模块构成，每个模块都有特定的功能。以下是 PyTorch 的紧张模块及其功能先容：
1. torch

这是 PyTorch 的焦点模块，包罗了全部根本的张量操纵和数学运算。它支持张量的创建、数学运算、随机数天生、并行盘算等根本操纵。

  

• 紧张功能：
  
     
  
  • 张量创建（torch.tensor、torch.zeros、torch.ones 等）   
    
  • 数学运算（如矩阵运算、统计运算）   
    
  • 装备管理（如 .to(device) 将张量转移到 GPU）   
    
  • 随机数天生（torch.manual_seed 等）   
    
  • CUDA 操纵支持（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、丧失函数和激活函数，可以资助快速构建和训练神经网络。

  

• 紧张功能：
  
     
  
  • 神经网络层（如 nn.Linear、nn.Conv2d、nn.LSTM 等）   
    
  • 激活函数（如 nn.ReLU、nn.Sigmoid 等）   
    
  • 丧失函数（如 nn.CrossEntropyLoss、nn.MSELoss 等）   
    
  • 容器模块（如 nn.Sequential