详解pytorch 0.4.0迁移指南

下面是关于详解pytorch 0.4.0迁移指南的完整攻略。

解决方案

PyTorch 0.4.0是PyTorch的一个重要版本，其中包含了许多新特性和改进。但是，由于一些API的变化，需要进行一些修改才能使旧代码在新版本中正常运行。以下是详解pytorch 0.4.0迁移指南的详细攻略：

步骤1：检查代码

在升级PyTorch之前，应该先检查代码是否存在任何问题。可以使用以下命令检查代码：

python -m torch.utils.collect_env

步骤2：修改代码

在PyTorch 0.4.0中，一些API发生了变化。以下是一些需要修改的API：

1. Variable

在PyTorch 0.4.0中，Variable已经被弃用，应该使用Tensor代替。例如：

# 旧代码
x = Variable(torch.randn(5, 5))
y = Variable(torch.randn(5, 5))
z = x + y

# 新代码
x = torch.randn(5, 5)
y = torch.randn(5, 5)
z = x + y

2. DataParallel

在PyTorch 0.4.0中，DataParallel的使用方式发生了变化。以下是一个示例：

# 旧代码
model = nn.DataParallel(model, device_ids=[0, 1])

# 新代码
model = nn.DataParallel(model, device_ids=[0, 1])

3. Variable.data

在PyTorch 0.4.0中，Variable.data已经被弃用，应该使用Tensor代替。例如：

# 旧代码
x = Variable(torch.randn(5, 5))
y = x.data

# 新代码
x = torch.randn(5, 5)
y = x

4. Variable.grad

在PyTorch 0.4.0中，Variable.grad已经被弃用，应该使用Tensor.grad代替。例如：

# 旧代码
x = Variable(torch.randn(5, 5), requires_grad=True)
y = x.sum()
y.backward()
z = x.grad

# 新代码
x = torch.randn(5, 5, requires_grad=True)
y = x.sum()
y.backward()
z = x.grad

示例说明1

以下是一个使用PyTorch 0.3.0编写的神经网络模型：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 6, 5)
        self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)
        self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5)
        self.fc1 = nn.Linear(16 * 4 * 4, 120)
        self.fc2 = nn.Linear(120, 84)
        self.fc3 = nn.Linear(84, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.pool(F.relu(self.conv1(x)))
        x = self.pool(F.relu(self.conv2(x)))
        x = x.view(-1, 16 * 4 * 4)
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = F.relu(self.fc2(x))
        x = self.fc3(x)
        return x

net = Net()

以下是使用PyTorch 0.4.0修改后的代码：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 6, 5)
        self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)
        self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5)
        self.fc1 = nn.Linear(16 * 4 * 4, 120)
        self.fc2 = nn.Linear(120, 84)
        self.fc3 = nn.Linear(84, 10)

    def forward(self, x):
        x = self.pool(F.relu(self.conv1(x)))
        x = self.pool(F.relu(self.conv2(x)))
        x = x.view(-1, 16 * 4 * 4)
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = F.relu(self.fc2(x))
        x = self.fc3(x)
        return x

net = Net()

示例说明2

以下是一个使用PyTorch 0.3.0编写的训练代码：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# 定义模型
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(784, 512)
        self.fc2 = nn.Linear(512, 10)

    def forward(self, x):
        x = x.view(-1, 784)
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x

net = Net()

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)

# 训练模型
for epoch in range(10):
    running_loss = 0.0
    for i, data in enumerate(trainloader, 0):
        inputs, labels = data
        optimizer.zero_grad()
        outputs = net(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()
        running_loss += loss.item()
        if i % 2000 == 1999:
            print('[%d, %5d] loss: %.3f' %
                  (epoch + 1, i + 1, running_loss / 2000))
            running_loss = 0.0
print('Finished Training')

以下是使用PyTorch 0.4.0修改后的代码：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# 定义模型
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(784, 512)
        self.fc2 = nn.Linear(512, 10)

    def forward(self, x):
        x = x.view(-1, 784)
        x = F.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x

net = Net()

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)

# 训练模型
for epoch in range(10):
    running_loss = 0.0
    for i, data in enumerate(trainloader, 0):
        inputs, labels = data
        optimizer.zero_grad()
        outputs = net(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()
        running_loss += loss.item()
        if i % 2000 == 1999:
            print('[%d, %5d] loss: %.3f' %
                  (epoch + 1, i + 1, running_loss / 2000))
            running_loss = 0.0
print('Finished Training')

结论

在本文中，我们详细介绍了pytorch 0.4.0迁移指南的完整攻略。提供了示例说明可以根据具体的需求进行学习和实践。需要注意的是，应该根据具体的应用场景选择适合的模型和参数，以获得更好的效果。