pytorch入门

Pytorch相关操作

官方教程阅读遇到的问题

基本数据操作

构建矩阵

神经网络

相关的CLASS

torch.nn.MaxPool2d(kernel_size, stride=None, padding=0, dilation=1, return_indices=False, ceil_mode=False)

torch.nn.Conv2d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True, padding_mode='zeros', device=None, dtype=None)

torch.nn.Linear(in_features, out_features, bias=True, device=None, dtype=None)

更新神经网络参数

1. 更新规则

​ 类似于 SGD, Nesterov-SGD, Adam, RMSProp, 等。为了让这可行，我们建立了一个小包：torch.optim 实现了所有的方法。使用它非常 的简单。

questions

• 每个类的参数要记住
• linear可不可以直接就回归到10
• 各个参数的设立是不是有什么联系

• 这是什么，不是很理解

• 梯度，这个在搞什么飞机

  

• 雅可比向量积是什么