Python3.11版本对应的Pytorch包|极客笔记

Python3.11版本对应的Pytorch包

介绍

PyTorch是一个基于Python的科学计算库，它在构建深度学习模型时提供了强大的支持。PyTorch支持动态计算图，这使得在构建神经网络模型时更加灵活。随着Python的版本不断更新，PyTorch也在不断优化和升级以适配最新的Python版本。

当前最新的Python版本是Python3.11，那么对应的PyTorch包是什么呢？本文将详细介绍Python3.11版本对应的PyTorch包。

Python3.11版本对应的PyTorch包

在Python3.11版本中，对应的PyTorch包是torch和torchvision。这两个包提供了构建深度学习模型所需的相关工具和功能。

torch

torch是PyTorch的核心库，提供了张量操作、自动微分等功能。我们可以使用torch来构建神经网络，并进行数据处理、模型训练等操作。

torchvision

torchvision是基于torch的一些深度学习工具和模型。它包含了一些常用的数据集、模型架构以及图像处理的工具，方便我们直接使用这些工具来构建和训练模型。

示例代码

下面是一个简单的示例代码，展示了如何使用Python3.11版本对应的PyTorch包来构建一个简单的神经网络模型并进行训练。

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torchvision.datasets as datasets
import torchvision.transforms as transforms
from torch.utils.data import DataLoader

# 定义神经网络模型
class SimpleNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SimpleNN, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(784, 128)
        self.relu = nn.ReLU()
        self.fc2 = nn.Linear(128, 10)

    def forward(self, x):
        x = x.view(x.size(0), -1)
        x = self.fc1(x)
        x = self.relu(x)
        x = self.fc2(x)
        return x

# 加载MNIST数据集
train_dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=True, transform=transforms.ToTensor(), download=True)
test_dataset = datasets.MNIST(root='./data', train=False, transform=transforms.ToTensor(), download=True)

train_loader = DataLoader(dataset=train_dataset, batch_size=64, shuffle=True)
test_loader = DataLoader(dataset=test_dataset, batch_size=64, shuffle=False)

# 创建模型、损失函数和优化器
model = SimpleNN()
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

# 训练模型
num_epochs = 10
for epoch in range(num_epochs):
    model.train()
    for i, (images, labels) in enumerate(train_loader):
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(images)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()

        if (i+1) % 100 == 0:
            print(f'Epoch [{epoch+1}/{num_epochs}], Step [{i+1}/{len(train_loader)}], Loss: {loss.item()}')

# 测试模型
model.eval()
with torch.no_grad():
    correct = 0
    total = 0
    for images, labels in test_loader:
        outputs = model(images)
        _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
        total += labels.size(0)
        correct += (predicted == labels).sum().item()

    print(f'Accuracy on the test set: {100 * correct / total}%')

运行以上代码，即可构建一个简单的神经网络模型并在MNIST数据集上进行训练和测试。这个示例代码展示了如何使用Python3.11版本对应的PyTorch包来搭建一个简单的深度学习模型。