PyTorch是一个广泛使用的深度学习库,提供了许多用于构建和训练神经网络的模块和方法。下面是一些PyTorch中常用的模块和方法的简要介绍:
PyTorch常用模块和方法
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torch
- 用途:PyTorch的基础模块,提供了多种数学运算功能。
- 常用方法:
torch.tensor()
:创建张量torch.randn()
:生成随机数torch.save()
:保存模型torch.load()
:加载模型
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torch.nn
- 用途:提供了构建神经网络所需的层、损失函数等。
- 常用类:
nn.Linear
:全连接层nn.Conv2d
:卷积层nn.MaxPool2d
:池化层nn.ReLU
:激活函数nn.CrossEntropyLoss
:交叉熵损失函数
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