torch 예제

아래 그림 5는 이에 대한 예를 보여줍니다. 그리고 네, 나는 계산 자체가 완전히 말도 안되는 것을 알고 … 이 예제에서는 nn 패키지를 사용하여 2계층 네트워크를 구현합니다. PyTorch 텐서(PyTorch Tensor)는 개념적으로 numpy 배열과 동일합니다: 텐서배열은 n차원 배열이며, PyTorch는 이러한 텐서에서 작동하기 위한 많은 기능을 제공합니다. 뒤에서 텐서스는 계산 그래프와 그라데이션을 추적할 수 있지만 과학 컴퓨팅을 위한 일반적인 도구로도 유용합니다. PyTorch에서 데이터 집합은 데이터 집합 클래스에서 상속되는 일반 Python 클래스로 표시됩니다. 당신은 하나의 점 (기능, 레이블)에 해당하는 각 튜플, 튜플의 파이썬 목록의 일종으로 생각할 수 있습니다. 이 예제에서는 nn 패키지를 사용하여 모델을 이전과 정의하지만 최적화 패키지에서 제공하는 Adam 알고리즘을 사용하여 모델을 최적화합니다: 토치를 쉽게 확장할 수 있습니다 – 단순히 carpedm20/awesome-torch를 컨설팅하면 많은 흥미로운 결과로 이어질 것입니다. 최신 네트워크를 구현하는 저장소. 그러나 가장 일반적인 경우에는 사용자 지정 기준 및 사용자 지정 모듈(예: 레이어)을 작성하는 것이 포함됩니다. 시작하기 위해 간단한 2차원 분류 작업을 설명하는 설명서의 예제를 고려합니다. 예를 들어 최근 iTorch 패키지를 사용할 수 있습니다. 여기, 우리는 gnuplot를 사용 하려고.

다음 예제는 리스팅을 기반으로 하지만 이미지 중간에 있는 흰색 사각형에서 소금과 후추 노이즈를 제거 하기 위해 컨볼루션 자동 인코더를 훈련: 그러나, 목록의 코드는 여전히 Module.reset에 의존-어떤, 예를 들어, 가중치를 초기화 하 고 비슷한 방식으로 편견. 가중치와 바이어스를 직접 초기화하여 더 많은 제어를 얻을 수 있습니다. 다음 목록은 모듈의 가중치와 바이어스에 직접 액세스하는 방법을 보여 주며, 예를 들어 0으로 베이즈를 초기화하려면 위의 PyTorch 자동 그라드 예제와 대조적으로 TensorFlow를 사용하여 간단한 2 층 그물에 맞게 하십시오. PyTorch는 다시 한 번 다시 있어 – 당신은 당신이 당신의 처분에 GPU가 있는지 확인하기 위해 cuda.is_available()를 사용하고 그에 따라 장치를 설정할 수 있습니다. 대부분의 튜토리얼은 PyTorch를 사용하는 방법을 설명하기 위해 몇 가지 멋지고 예쁜 이미지 분류 문제로 시작합니다. 그것은 멋진 보일 수 있습니다., 하지만 난 그것의 주요 목표에서 당신을 산만 믿습니다: PyTorch 작동 하는 방법? 설치, 토치 가이드와 함께 시작에 따라, 간단하다: 희망, 이 게시물의 모든 코드를 통해 작업을 완료 한 후, 당신은 더 나은 감사하고 더 쉽게 PyTorch의 공식 자습서를 통해 귀하의 방법을 작동 할 수 있습니다.