PyTorch是使用GPU和CPU优化的深度学习张量库。这篇博客记录如何使用pyTorch初步搭建神经网络。

一、搭建神经网络

1.1 基本概念

• 基于pyTorch的NN：用张量表示数据，用计算图搭建神经网络，用会话执
  行计算图，优化线上的权重（参数），得到模型。

• 张量：张量就是多维数组（列表），用“阶”表示张量的维度。

• 数据类型

  python	pytorch
  Int	IntTensor of size()
  float	FloatTensor of size()
  Int array	IntTensor of size [d1,d2,…]
  Float array	FloatTensor of size [d1,d2,…]
  string	ont-hot or Embedding(Word2Vec,glove)

  pyTorch内建的数据类型

Data tyoe	dtype	CPU tensor	GPU tensor
32-bit floating point	torch.float32 or torch.float	torch.FloatTensor	torch.cuda.FloatTensor
64-bit floating point	torch.float64 or torch.double	torch.DoubleTensor	torch.cuda.DoubleTensor
16-bit floating point	torch.float16 or torch.half	N/A	torch.cuda.HalfTensor
8-bit integer (unsigned)	torch.uint8	torch.ByteTensor	torch.cuda.ByteTensor
8-bit integer (signed)	torch.int8	torch.CharTensor	torch.cuda.CharTensor
16-bit integer (signed)	torch.int16 or torch.short	torch.ShortTensor	torch.cuda.ShortTensor
32-bit integer (signed)	torch.int32 or torch.int	torch.IntTensor	torch.cuda.IntTensor
64-bit integer (signed)	torch.int64 or torch.long	torch.LongTensor	torch.cuda.LongTensor