PyTorch深度学习教程第二章-PyTorch 简介

文章目录

• 前言
• 一、高层次理解 PyTorch
• 二、开始使用 PyTorch
• • 清单 2.1：使用 pip 安装 PyTorch
  • 清单 2.2：使用 conda 安装 PyTorch
  • 清单 2.3：一个简单的 PyTorch 测试程序
  • 输出 2.1：测试程序的输出结果
• 三、PyTorch 的应用
• 四、PyTorch 的优点和限制
• 五、PyTorch 与 TensorFlow 的比较
• 总结

前言

PyTorch 是由 Facebook 人工智能研究团队开发的开源机器学习库。它是一个基于 Python 的库，用于构建深度神经网络，并支持动态计算图。在接下来的内容中，你将了解这个令人惊叹的库及其高层次的功能。阅读完本章后，你将了解：

• PyTorch 的主要特性是什么，使其成为深度学习库
• 如何安装 PyTorch
• PyTorch 的一些基本代码示例

一、高层次理解 PyTorch

PyTorch 提供了两个重要的高层次功能：

• 张量计算（类似于 NumPy），可选通过图形处理单元 (GPU) 加速。
• 基于自动微分构建的深度神经网络。

正是这两个关键特性使 PyTorch 成为一个深度学习库。张量是数组和矩阵的通用术语。在深度学习模型中，各个组件都以矩阵的形式表示，使用矩阵公式进行数学运算。张量计算允许我们简洁地操作矩阵中的数字。为了加快矩阵计算，有时会使用 GPU 加速。深度学习模型可以通过张量计算在推理模式或前向传播中运行，但要训练模型或运行反向传播，你需要自动微分功能。这两个特性结合在一起，使我们能够在 PyTorch 中开发深度学习模型。

由于其简单易用的特性，PyTorch 在机器学习爱好者中非常受欢迎。它在研究社区中的人气也在上升，因为其动态特性允许研究人员灵活地改变模型架构。

PyTorch 的一些关键功能包括：

• 简单直观的 API，开发者可以快速原型化他们的模型。
• 与 NumPy 无缝集成，便于在两个库之间移动数据。
• 动态计算图，使调试更容易，实验速度更快。
• 内置对多 GPU 和多机器分布式训练的支持。
• 庞大且活跃的社区，提供支持并为库的开发做出贡献。

总之，PyTorch 是一个功能强大且易于使用的深度学习库，广泛应用于学术界和工业界。它的动态特性、易用性和强大的社区支持使其成为任何希望开始深度学习的人的理想选择。

二、开始使用 PyTorch

要开始使用 PyTorch，首先需要安装它。你可以通过运行以下命令，使用 pip 轻松安装：

清单 2.1：使用 pip 安装 PyTorch

pip install torch

如果你使用 conda，软件包名称不同，命令将是：

清单 2.2：使用 conda 安装 PyTorch

conda install pytorch

这是最简单的方式，但在 PyTorch 安装之前，你可能还需要安装 CUDA 库以便在 GPU 上运行 PyTorch。安装完成后，你可以开始进行实验。以下是一个简单的示例，用于验证你的 PyTorch 是否正常工作：

清单 2.3：一个简单的 PyTorch 测试程序

import torch

# create a tensor of size (2,3)
x = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6]])

# create a tensor of size (3,2)
y = torch.tensor([[1, 2], [3, 4], [5, 6]])

# matrix multiplication of x and y
z = torch.matmul(x, y)

print(z)

这将输出：

输出 2.1：测试程序的输出结果

tensor([[22, 28],\
[49, 64]])

这只是一个简单的示例，但它展示了 PyTorch 如何执行张量计算。

三、PyTorch 的应用

PyTorch 广泛应用于机器学习和深度学习的各种领域，如：

• 计算机视觉：PyTorch 被用于图像分类、目标检测和分割等计算机视觉任务。一些流行的计算机视觉模型，如 ResNet、YOLO 和 Faster R-CNN，都有 PyTorch 实现。
• 自然语言处理 (NLP)：PyTorch 被用于情感分析、机器翻译和文本生成等 NLP 任务。一些流行的 NLP 模型，包括 BERT 和 Transformer，都有 PyTorch 实现。
• 强化学习：PyTorch 也用于强化学习任务，如游戏控制和机器人控制。一些流行的强化学习模型，如 DQN、PPO 和 A3C，都有 PyTorch 实现。
• 其他应用：除了上述应用，PyTorch 还用于语音识别、时间序列预测和异常检测等领域。

四、PyTorch 的优点和限制

PyTorch 作为一个深度学习库有以下几个优势：

• 动态计算图：PyTorch 使用动态计算图，这意味着图是在操作执行时实时生成的。这使得你可以在高层次编写代码，而无需担心计算机的执行细节。换句话说，你可以更快地进行实验。
• 易于使用：PyTorch 拥有简单直观的 API，允许开发者快速创建模型原型。它的安装和设置也很简单。
• GPU 加速：PyTorch 通过图形处理单元 (GPU) 提供强大的加速能力，使其比一些其他深度学习库运行更快。
• 活跃的社区：PyTorch 拥有庞大且活跃的社区，提供支持并为库的开发做出贡献。这意味着用户可以快速获得帮助并访问新功能。

PyTorch 也有一些用户需要注意的限制：

• 生产环境中的应用有限：PyTorch 主要用于研究和原型设计，目前在生产环境中的应用还不够广泛。
• 学习曲线陡峭：尽管 PyTorch 拥有简单的 API，但对于深度学习新手来说，它仍然可能具有较陡峭的学习曲线。

五、PyTorch 与 TensorFlow 的比较

PyTorch 和 TensorFlow 被认为是竞争对手，它们在设计上有所不同，但在功能上相似。

TensorFlow 提供了更底层的接口，你可以深入到比 PyTorch 提供的更低的层次。然而，在开发深度学习模型时，通常更愿意在概念层次上工作，比如使用层和优化算法，而不是处理单一数值的运算。因此，在 TensorFlow 2 中，它与高级库 Keras 紧密结合。你会发现 Keras 和 PyTorch 的语法相似，因为它们都允许你在高级别上设计深度学习模型。

不过，Keras 受到了较旧的库 scikit-learn 的设计影响，有时隐藏了过多的细节。例如，在 TensorFlow 和 Keras 中，通常通过调用 fit() 函数来训练模型，所有的自动微分和梯度更新都是隐式完成的。而在 PyTorch 中，你需要编写代码明确指定这些操作的执行方式。如果你在深度学习模型的训练细节上有创新之处，会发现 PyTorch 更具灵活性。这也是 PyTorch 在研究社区中受欢迎的原因之一。

在细节上，一些微妙的设计选择使得一个库比另一个库更好。例如，在 Keras 中有一个概念叫做 Keras 张量，这与 TensorFlow 的张量不同，后者作为占位符存在。这有时会让人困惑，不知道张量是否应该包含值。而 PyTorch 不使用这样的占位符张量来构建模型，但这也带来了一个缺点，即深度学习模型中的各个组件彼此不连接。张量在组件间的流动逻辑直到模型实际运行时才会清晰。这在将模型转换为图形时会带来麻烦，而 Keras 提供了 plot_model() 函数，而 PyTorch 中没有对应的功能。

另一个将这两个库区分开来的方面是它们的附属项目。PyTorch 拥有一个专门用于计算机视觉模型的库 torchvision，它包含许多有用的图像处理例程，使你的计算机视觉项目更加轻松。另一方面，TensorFlow 在移动和边缘设备支持方面非常丰富。你可以轻松地将 TensorFlow 模型转换为 TensorFlow.js 模型，在浏览器中作为 JavaScript 运行，或转换为 TensorFlow Lite 模型，在内存受限的移动和边缘设备上运行。TensorFlow 的 TensorBoard 项目提供了一个仪表盘，用于可视化模型及其训练的各个方面，受到了许多人的欢迎。它如此有用，以至于 PyTorch 甚至内置了将数据写入 TensorBoard 的支持。

总结

PyTorch 是一个功能强大且易于使用的深度学习库，广泛应用于学术界和工业界。它的动态特性、易用性以及强大的社区支持，使其成为任何希望开始深度学习的人的理想选择。PyTorch 被广泛应用于计算机视觉、自然语言处理 (NLP) 和强化学习等领域。与其他深度学习库相比，它具有动态计算图、易用的 API、GPU 加速和活跃的社区等优势。然而，它也存在一些限制，比如在生产环境中的应用较少以及相对较高的学习曲线。总的来说，PyTorch 是开始深度学习的优秀选择。

在下一章中，你将学习如何使用 PyTorch 作为张量库来操作数字数组。