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PyTorch 的各个核心模块和它们的功能

news 2025/8/26 18:40:54

1. `torch`

核心功能

张量操作：PyTorch 的张量是一个多维数组，类似于 NumPy 的 ndarray，但支持 GPU 加速。
数学运算：提供了各种数学运算，包括线性代数操作、随机数生成等。
自动微分：torch.autograd 模块用于自动计算梯度。
设备管理：允许在 CPU 和 GPU 之间移动张量。

示例代码：

import torch# 创建张量
x = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0], requires_grad=True)
y = torch.tensor([4.0, 5.0, 6.0])# 张量加法
z = x + y
print(f'z: {z}')# 计算梯度
z.sum().backward() # 求和的原因是求梯度需要是一个标量
print(f'Gradients of x: {x.grad}')

2. `torch.nn`

核心功能

构建神经网络模块：nn.Module 是所有神经网络模块的基类。
常用层：如卷积层、池化层、全连接层、激活函数、归一化层等。
损失函数：如交叉熵损失、均方误差损失等。

示例代码：

import torch.nn as nn# 定义一个简单的前馈神经网络
class SimpleNet(nn.Module):def __init__(self):super(SimpleNet, self).__init__()self.fc1 = nn.Linear(10, 5)self.fc2 = nn.Linear(5, 1)def forward(self, x):x = torch.relu(self.fc1(x))x = self.fc2(x)return xmodel = SimpleNet()
print(model)

3. `torch.optim`

核心功能

优化算法：包括 SGD、Adam、RMSprop 等。
学习率调度器：用于动态调整学习率，如 StepLR、ExponentialLR。

示例代码：

import torch.optim as optim# 定义模型
model = SimpleNet()# 定义优化器
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)# 更新模型参数
optimizer.zero_grad()
output = model(torch.randn(1, 10))
loss = torch.mean(output)
loss.backward()
optimizer.step()# 学习率调度器
scheduler = optim.lr_scheduler.StepLR(optimizer, step_size=10, gamma=0.1)
scheduler.step()

4. `torch.utils.data`

核心功能

数据集：Dataset 类用于自定义数据集。
数据加载器：DataLoader 用于批量加载数据，支持多线程加载。
数据变换：通过 torchvision.transforms 可以对数据进行预处理和增强。

示例代码：

from torch.utils.data import Dataset, DataLoader# 自定义数据集
class MyDataset(Dataset):def __init__(self, data):self.data = datadef __len__(self):return len(self.data)def __getitem__(self, idx):return self.data[idx]dataset = MyDataset([1, 2, 3, 4])
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=2, shuffle=True)for batch in dataloader:print(batch)

5. `torchvision`

核心功能

数据集：提供了常用的计算机视觉数据集，如 MNIST、CIFAR-10、ImageNet 等。
预训练模型：如 ResNet、VGG、AlexNet 等。
数据变换：如图像调整大小、裁剪、归一化等。

示例代码：

import torchvision.transforms as transforms
import torchvision.datasets as datasets# 定义数据预处理
transform = transforms.Compose([transforms.Resize((32, 32)),transforms.ToTensor(),transforms.Normalize((0.5,), (0.5,))
])# 下载 MNIST 数据集
dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=64, shuffle=True)for images, labels in dataloader:print(images.shape, labels.shape)break

6. `torch.jit`

核心功能

TorchScript：通过脚本化和追踪将 Python 模型转换为 TorchScript 模型，提高执行效率并支持跨平台部署。
脚本化：torch.jit.script 用于将 Python 代码转换为 TorchScript 代码。
追踪：torch.jit.trace 用于通过追踪模型的执行流程创建 TorchScript 模型。

示例代码：

import torch.jit# 定义简单模型
class SimpleNet(nn.Module):def forward(self, x):return x * 2model = SimpleNet()# 脚本化模型
scripted_model = torch.jit.script(model)
print(scripted_model)# 追踪模型
traced_model = torch.jit.trace(model, torch.randn(1, 10))
print(traced_model)

7. `torch.cuda`

核心功能

设备管理：提供与 GPU 相关的操作，如设备计数、设备选择等。
张量迁移：将张量从 CPU 移动到 GPU，以利用 GPU 加速计算。

示例代码：

if torch.cuda.is_available():device = torch.device("cuda")x = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0]).to(device)print(f'GPU tensor: {x}')
else:print("CUDA is not available.")

8. `torch.autograd`

核心功能

自动微分：提供自动计算梯度的功能，支持反向传播算法。
计算图：动态构建计算图，并根据图计算梯度。

示例代码：

x = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0], requires_grad=True)
y = x + 2
z = y * y * 3
out = z.mean()# 反向传播计算梯度
out.backward()
print(x.grad)  # 输出 x 的梯度

9. `torch.multiprocessing`

核心功能

多进程并行：用于在多核 CPU 上实现数据并行和模型并行，提高计算效率。
与 Python 标准库 multiprocessing 的兼容：提供与标准库相似的接口。

示例代码：

import torch.multiprocessing as mpdef worker(rank, data):print(f'Worker {rank} processing data: {data}')if __name__ == '__main__':data = [1, 2, 3, 4]mp.spawn(worker, args=(data,), nprocs=4)

10. `torch.distributed`

核心功能

分布式训练：支持在多个 GPU 和多台机器上进行分布式训练。
通信接口：提供多种通信后端，如 Gloo、NCCL 等。

示例代码：

import torch
import torch.distributed as distdef init_process(rank, size, fn, backend='gloo'):dist.init_process_group(backend, rank=rank, world_size=size)fn(rank, size)def example(rank, size):tensor = torch.zeros(1)if rank == 0:tensor += 1dist.send(tensor, dst=1)else:dist.recv(tensor, src=0)print(f'Rank {rank} has data {tensor[0]}')if __name__ == "__main__":size = 2processes = []for rank in range(size):p = mp.Process(target=init_process, args=(rank, size, example))p.start()processes.append(p)for p in processes:p.join()