Pytorch

PyTorch - это библиотека машинного обучения с открытым исходным кодом, разработанная на языке программирования Python. Она предоставляет широкий спектр функций для работы с нейронными сетями, включая автоматическое дифференцирование, оптимизацию и обучение моделей.

PyTorch активно используется в индустрии и исследованиях и имеет большое сообщество разработчиков. Она также поддерживает различные аппаратные ускорители, такие как графические процессоры (GPU) и тензорные процессоры (TPU), что делает ее очень гибкой для различных задач машинного обучения.

Несколько полезных ссылок по PyTorch:

1. Официальный сайт PyTorch: https://pytorch.org/

2. Документация PyTorch: https://pytorch.org/docs/stable/index.html

3. Репозиторий PyTorch на GitHub: https://github.com/pytorch/pytorch

Код примера использования PyTorch для создания и обучения нейронной сети:

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# Создание нейронной сети
class NeuralNetwork(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(NeuralNetwork, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(784, 256)
        self.fc2 = nn.Linear(256, 10)

    def forward(self, x):
        x = torch.flatten(x, 1)
        x = torch.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x

# Инициализация модели, функции потерь и оптимизатора
model = NeuralNetwork()
loss_function = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)

# Обучение модели на тренировочных данных
for epoch in range(num_epochs):
    for inputs, labels in train_loader:
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(inputs)
        loss = loss_function(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()

    print(f'Epoch {epoch+1}/{num_epochs}, Loss: {loss.item()}')

# Оценка модели на тестовых данных
correct = 0
total = 0
with torch.no_grad():
    for inputs, labels in test_loader:
        outputs = model(inputs)
        _, predicted = torch.max(outputs, 1)
        total += labels.size(0)
        correct += (predicted == labels).sum().item()

accuracy = correct / total
print(f'Accuracy on test data: {accuracy}')

Этот код демонстрирует основные шаги для создания, обучения и оценки нейронной сети с использованием PyTorch. В нем создается модель, определяются функция потерь и оптимизатор, производится обучение модели на тренировочных данных и оценка ее точности на тестовых данных. PyTorch обеспечивает удобный и гибкий способ работы с нейронными сетями и обучением моделей машинного обучения.