注意
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PyTorch:张量¶
一个完全连接的 ReLU 网络,具有一个隐藏层且不带偏置,经过使用最小化开方欧几里得距离训练可以根据 x 预测 y。
这里的实现使用 PyTorch 张量手动计算正向传递、损失和向后传递。
PyTorch 张量与 numpy 数组基本相同:它不关注深度学习、计算图或张量,只是用于数值计算的普通 n 维数组。
numpy 数组和 PyTorch 张量的最大区别是 PyTorch 张量可以在 CPU 或 GPU 上运行。 要在 GPU 上运行操作,只需将张量转换为 cuda 数据类型即可。
import torch
dtype = torch.float
device = torch.device("cpu")
# device = torch.device("cuda:0") # Uncomment this to run on GPU
# N is batch size; D_in is input dimension;
# H is hidden dimension; D_out is output dimension.
N, D_in, H, D_out = 64, 1000, 100, 10
# Create random input and output data
x = torch.randn(N, D_in, device=device, dtype=dtype)
y = torch.randn(N, D_out, device=device, dtype=dtype)
# Randomly initialize weights
w1 = torch.randn(D_in, H, device=device, dtype=dtype)
w2 = torch.randn(H, D_out, device=device, dtype=dtype)
learning_rate = 1e-6
for t in range(500):
# Forward pass: compute predicted y
h = x.mm(w1)
h_relu = h.clamp(min=0)
y_pred = h_relu.mm(w2)
# Compute and print loss
loss = (y_pred - y).pow(2).sum().item()
if t % 100 == 99:
print(t, loss)
# Backprop to compute gradients of w1 and w2 with respect to loss
grad_y_pred = 2.0 * (y_pred - y)
grad_w2 = h_relu.t().mm(grad_y_pred)
grad_h_relu = grad_y_pred.mm(w2.t())
grad_h = grad_h_relu.clone()
grad_h[h < 0] = 0
grad_w1 = x.t().mm(grad_h)
# Update weights using gradient descent
w1 -= learning_rate * grad_w1
w2 -= learning_rate * grad_w2
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