NLP工程师入门实践：基于深度学习的自然语言处理

开课时间：2月开课，每周定时更新

开课时长：三大模块，预计20个课时

会员免费

现价：￥599.00

原价：￥699.00

关于PyTorch

命令行编程时PyTorch的关键特性

Mac下安装：

使用：import torch

torch.Tensor：一个多维数组
autograd.Variable：改变Tensor并且记录下来操作的历史记录，和Tensor拥有相同的API，以及backward()的一些API。同时包含着张量相关的梯度
nn.Module：神经网络模块。便捷的数据封装，能够将运算移往GPU，还包括一些输入输出的东西
nn.Parameter：一种变量，当将任何值赋予Module时自动注册为一个参数
autograd.Function：实现了使用自动求道方法的前馈和后馈的定义。每个Variable的操作都会生成至少一个独立的Function节点，与生成了Variable的函数相连之后记录下操作历史。

PyTorch中所有的神经网络都来自于autograd包，其中autograd.Variable是这个包中最核心的类。它封装了一个Tensor，并且几乎支持所有的定义在其上的操作，一旦运算完成，就可以调用其backward()方法来自动计算出所有的梯度。

from torch.autograd import Variable。

任何输入到网络中的数据，首先要变成Variable

import torch

from torch.autograd import Variable

PyTorch已经集成了众多损失函数，可根据实际需要从中选择一个使用。如果没有符合自己要求的损失函数，也可以自己定义。