pyTorch框架常用功能_pytorch框架一些经典的功能

1.用于GPU加速

        众所周知，在进行运算的时候，运算初期CPU是优于GPU的，但随着时间和数据的不断增加，GPU运算的优势就无限放大，因此GPU也广泛用于机器学子中。话不多说，直接上代码：

#GPU加速
import torch
import time
print(torch.__version__)
print(torch.cuda.is_available())

#a矩阵行列为10000，1000
a = torch.randn(10000,1000)
b = torch.randn(1000,2000)

#t0：开始时刻，t1：结束时刻，matmul：cpu模式矩阵乘法
t0 = time.time()
c = torch.matmul(a,b)
t1 = time.time()
print(a.device,t1-t0,c.norm(2))

device = torch.device('cuda')
a = a.to(device)
b = b.to(device)

t0 = time.time()
c = torch.matmul(a,b)
t1 = time.time()
print(a.device,t1-t0,c.norm(2))
#在计算一次，因为第一次使用cuda会有加载时间，导致不准确
t0 = time.time()
c = torch.matmul(a,b)
t1 = time.time()
print(a.device,t1-t0,c.norm(2))
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下图为运算结果：
        由上图可以看出，再去除cuda首次加载时间后，GPU运算时间大大小于CPU运算时间。

2.用于自动求导

        y=a^2x+bx+c这个函数，求当x=1时的导数，分别为y对a，y对b，y对c，结果为2a，1，1。让我们来看代码：

#自动求导
import torch
ftom torch import autograd

x = torch.tensor(1.)
a = torch.tensor(1.,requires_grad=True)
b = torch.tensor(2.,requires_grad=True)
c = torch.tensor(3.,requires_grad=True)

y = a**2*x+b*x+c

#求导之前，abc的梯度
print('before:',a.grad,b.grad,c.grad)
grads = autograd.grad(y,[a,b,c])
print('after:',grads[0],grads[1],grads[2])
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给x初始值为1，a，b，c分别为1，2，3。

        由上图可知，得到的结果为2，1，1，因为我们初值设为1，如果为a则和预期一样。