PyTorch-Tutorial

PyTorch ist eine Open-Source-Bibliothek für maschinelles Lernen, die hauptsächlich für Forschung und Entwicklung in Bereichen wie Computer Vision (CV), Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und Spracherkennung verwendet wird.

PyTorch wurde vom KI-Forschungsteam von Facebook entwickelt und wird in den Communities für maschinelles Lernen und Deep Learning weit verbreitet eingesetzt.

PyTorch ist bekannt für seine Flexibilität und Benutzerfreundlichkeit und eignet sich daher besonders für Forschung und Entwicklung im Bereich Deep Learning.

Für wen ist dieses Tutorial gedacht?

Solange Sie über grundlegende Programmierkenntnisse verfügen, können Sie dieses Tutorial lesen. Das Erlernen von PyTorch eignet sich für Personen, die an Deep Learning und maschinellem Lernen interessiert sind, darunter Datenwissenschaftler, Ingenieure, Forscher und Studenten.

Was Sie wissen müssen, bevor Sie dieses Tutorial lesen:

Bevor Sie mit dem Lesen dieses Tutorials beginnen, gehören zu den Grundkenntnissen, die Sie mitbringen müssen: Python-Programmierung, grundlegende Mathematik (lineare Algebra, Wahrscheinlichkeitstheorie, Analysis), grundlegende Konzepte des maschinellen Lernens, Kenntnisse über neuronale Netze und eine gewisse Fähigkeit, Englisch zu lesen, um Dokumentation und Ressourcen zu konsultieren.

  • Grundlagen der Programmierung: Sie sollten mit mindestens einer Programmiersprache vertraut sein, insbesonderePython, da PyTorch hauptsächlich in Python geschrieben ist.

  • Mathematische Grundlagen: Verstehe grundlegende mathematische Kenntnisse wie lineare Algebra, Wahrscheinlichkeitsrechnung und Statistik sowie Analysis. Sie sind die Grundpfeiler für das Verständnis und die Implementierung von Algorithmen des maschinellen Lernens.

  • Grundlagen des maschinellen Lernens: Verstehe die grundlegenden Konzepte des maschinellen Lernens, wie überwachtes Lernen, unüberwachtes Lernen, bestärkendes Lernen und Modellbewertungsmetriken (Genauigkeit, Recall, F1-Score usw.).

  • Grundlagen des Deep Learning: Mache dich mit den grundlegenden Konzepten neuronaler Netze vertraut, wie zum Beispiel Feedforward-neuronale Netze, Convolutional Neural Networks (CNN), Recurrent Neural Networks (RNN), Long Short-Term Memory Networks (LSTM) und so weiter.

  • Grundlagen der Computer Vision und der Verarbeitung natürlicher Sprache: Wenn du vorhast, PyTorch in diesen Bereichen anzuwenden, sind relevante Hintergrundkenntnisse sehr hilfreich.

  • Linux/Unix-Grundlagen: Obwohl nicht erforderlich, kann dir das Verständnis der Grundlagen des Linux/Unix-Betriebssystems helfen, Kommandozeilenwerkzeuge und Skripte effektiver zu nutzen, insbesondere bei der Datenvorverarbeitung und beim Modelltraining.

  • Englische Lesefähigkeit: Da viele Dokumente, Tutorials und Community-Diskussionen auf Englisch sind, wird dir eine gewisse Englisch-Lesefähigkeit helfen, effektiver zu lernen und Probleme zu lösen.

Beispiel

Im Folgenden findest du einige grundlegende Tensoroperationen in PyTorch: wie man Zufallstensoren erstellt, elementweise Operationen ausführt, auf bestimmte Elemente zugreift und Summen und Maxima berechnet.

Beispiel

import torch

# Datentyp und Gerät festlegen
dtype = torch.float  # Der Datentyp des Tensors ist Gleitkomma
device = torch.device("cpu")  # Diese Berechnung wird auf der CPU ausgeführt

# Zwei zufällige Tensoren a und b erstellen und ausgeben
a = torch.randn(2, 3, device=device, dtype=dtype)  # Erstelle einen Zufallstensor der Größe 2x3
b = torch.randn(2, 3, device=device, dtype=dtype)  # Erstelle einen weiteren Zufallstensor der Größe 2x3

print("Tensor a:")
print(a)

print("Tensor b:")
print(b)

# Elementweise multiplizieren und das Ergebnis ausgeben
print("Elementweises Produkt von a und b:")
print(a * b)

# Die Summe aller Elemente von Tensor a ausgeben
print("Summe aller Elemente von Tensor a:")
print(a.sum())

# Gib das Element in Zeile 2, Spalte 3 von Tensor a aus (beachte, dass die Indizierung bei 0 beginnt)
print("Element in Zeile 2, Spalte 3 von Tensor a:")
print(a[1, 2])

# Den Maximalwert in Tensor a ausgeben
print("Maximalwert in Tensor a:")
print(a.max())

Tensoren erstellen:

  • torch.randn(2, 3)Erstelle einen Tensor mit 2 Zeilen und 3 Spalten, gefüllt mit Zufallszahlen (einer Normalverteilung folgend).
  • device=deviceunddtype=dtypeGeben Sie jeweils das Rechengerät (CPU oder GPU) und den Datentyp (Gleitkommazahl) an.

Tensoroperationen:

  • a * b: Elementweise Multiplikation.
  • a.sum(): Tensor berechnenadie Summe aller Elemente.
  • a[1, 2]: Auf den Tensor zugreifenaElement in Zeile 2, Spalte 3 (beachten Sie, dass die Indizierung bei 0 beginnt).
  • a.max(): Tensor abrufenaMaximalwert in.

Ausgabe: (Werte unterscheiden sich bei jedem Durchlauf)

张量 a:
tensor([[-0.1460, -0.3490,  0.3705],
        [-1.1141,  0.7661,  1.0823]])

张量 b:
tensor([[ 0.6901, -0.9663,  0.3634],
        [-0.6538, -0.3728, -1.1323]])

a 和 b 的逐元素乘积:
tensor([[-0.1007,  0.3372,  0.1346],
        [ 0.7284, -0.2856, -1.2256]])

张量 a 所有元素的总和:
tensor(0.6097)

张量 a 第 2 行第 3 列的元素:
tensor(1.0823)

张量 a 中的最大值:
tensor(1.0823)

Referenzlinks

Offizielle PyTorch-Website:https://pytorch.org/

Offizielles PyTorch-Tutorial für den Einstieg:https://pytorch.org/get-started/locally/

Offizielle PyTorch-Dokumentation:https://pytorch.org/docs/stable/index.html

PyTorch-Quellcode:https://github.com/pytorch/pytorch

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