Introduction à PyTorch (1) Différenciation automatique

Premiers pas avec Pytorch

Depuis que Chainer a annoncé la transition vers PyTorch, je pense que le flux de TensorFlow vers PyTorch sera également renforcé au Japon, je vais donc faire le tutoriel.

Installation

Didacticiel

Essayez selon Officiel.

1. Qu'est-ce que PyTorch?

Le style d'écriture est assez semblable à Numpy.

$ x = torch.empty(5, 3)
$ print(x)
tensor([[2.4835e+27, 2.5428e+30, 1.0877e-19],
        [1.5163e+23, 2.2012e+12, 3.7899e+22],
        [5.2480e+05, 1.0175e+31, 9.7056e+24],
        [1.6283e+32, 3.7913e+22, 3.9653e+28],
        [1.0876e-19, 6.2027e+26, 2.3685e+21]])

L'ajout de _ (trait de soulignement) à la méthode est destructif.

$ x = torch.tensor([5.5, 3])
$ y = torch.tensor([2.5, 5])
$ y.add_(x)
$ print(y)
tensor([8., 8.])

Très facile à échanger des tenseurs entre CPU et GPU.

if torch.cuda.is_available():
    device = torch.device("cuda")          
    y = torch.ones_like(x, device=device)  
    x = x.to(device)                       
    z = x + y
    print(z)
    print(z.to("cpu", torch.double))       # ``.to`` can also change dtype together!

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