第6章PyTorch深度学习框架
习题答案
6-1请举出至少3种常见的深度学习框架。
TensorFlow、Pytorch、Keras
1）TensorFlow：由Google开发的TensorFlow是一个广泛使用的深度学习框架，它提供了强大的工具和库，用于构建和训练各种深度学习模型。TensorFlow支持各种硬件和平台，并拥有大型的社区和生态系统。
2）PyTorch：PyTorch是由Facebook开发的深度学习框架，它以动态计算图的方式著称，使模型的定义和训练更加直观和灵活。PyTorch在研究领域非常流行，因为它易于使用和调试。
3）Keras：Keras是一个高级深度学习框架，它可以运行在多个后端，包括TensorFlow和Theano。Keras提供了简洁而易用的API，适用于快速原型设计和模型迭代。它特别适合初学者和快速开发深度学习模型。
6-2Tensor的定义是什么？0维、1维、2维Tensor分别代表什么？
Tensor（张量）是一个多维数组，它是标量、向量、矩阵的高维拓展。
0维代表标量
1维代表向量
2维代表矩阵
6-3使用torch包创建一个3×2的随机矩阵，并输出。
使用PyTorch库（通常使用torch别名）创建一个3x2的随机矩阵，并输出它。以下是如何执行这个操作的代码示例：
importtorch
#创建一个3x2的随机矩阵
random_matrix=torch.rand(3,2)
#输出随机矩阵
print(random_matrix)
这段代码首先导入了PyTorch库，然后使用torch.rand函数创建一个3x2的随机矩阵，该矩阵中的元素在0到1之间均匀分布。最后，通过print语句将随机矩阵输出到控制台。
6-4张量的常见操作有哪几种？试用PyTorch语言表示出来。
常见的张量操作有组合操作、分块操作、索引操作和变换操作。具体举例如下：
1）组合操作：torch.cat(seq,dim=0,out=None)
2）分块操作：torch.split(tensor,split_size,dim=0)
3）索引操作：torch.index_select(input,dim,index,out=None)
4）变换操作：torch.transpose(input,dim0,dim1,out=None)
6-5在调用torchvision内自带数据集时，需要用哪个函数？若调用神经网络模型则需要用哪个函数？
在PyTorch中使用torchvision库，可以使用以下两个主要函数来获取自带数据集和神经网络模型：
1）获取自带数据集：
可以使用torchvision.datasets中的函数来获取自带数据集，例如torchvision.datasets.CIFAR10用于获取CIFAR-10数据集。这些函数返回一个数据集对象，可以用来加载训练和测试数据。
importtorchvision
importtorchvision.transformsastransforms
#获取CIFAR-10数据集
train_dataset=torchvision.datasets.CIFAR10(root=./data,train=True,transform=transforms.ToTensor(),download=True)
test_dataset=torchvision.datasets.CIFAR10(root=./data,train=False,transform=transforms.ToTensor(),download=True)
2）获取神经网络模型：
可以使用torchvision.models中的函数来获取预训练的神经网络模型，例如torchvision.models.resnet18()用于获取ResNet-18模型。这些函数返回一个模型对象，可以用来进行预测或微调。
importtorchvision.modelsasmodels
#获取预训练的ResNet-18模型
model=models.resnet18(pretrained=True)
使用这些函数，可以轻松地获取自带数据集和预训练的神经网络模型，以用于深度学习任务。当然，也可以根据需要进一步自定义数据集和模型。