PyTorch 1.0 正式版发布攻略

什么是 PyTorch？

PyTorch 是一个开源的 Python 机器学习框架，由 Facebook AI Research 开发和维护。它是一个动态计算图框架，提供了一系列易用的工具和接口，以便于研究人员和开发者进行快速的原型设计和部署。

PyTorch 1.0 正式版有哪些新特性？

PyTorch 1.0 版本在原来的基础上进行了更新和改进，主要的新特性包括：

改进的 Autograd 引擎
强大的分布式支持
静态图模式
TorchScript 可以使用 Python 代码进行交互式调试
多种优化器选项
改进的 C++ 前端
更好的 ONNX 整合和生态

如何升级 PyTorch 到 1.0 正式版？

升级 PyTorch 到 1.0 正式版非常简单，只需要运行下面的命令就可以：

pip install torch torchvision

如果你已经安装了 PyTorch 和 torchvision，则需要先卸载现有的版本，再安装新的版本。例如：

pip uninstall torch torchvision

升级完成之后，你就可以使用最新的 PyTorch 版本进行开发和研究了。

如何使用 PyTorch 1.0 进行深度学习？

使用 PyTorch 1.0 进行深度学习非常简单，你只需要学习一些基本的 PyTorch API，就可以开始构建你自己的模型了。下面是一个简单的示例，使用 PyTorch 1.0 构建一个简单的神经网络模型。

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

class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(784, 512)
        self.fc2 = nn.Linear(512, 256)
        self.fc3 = nn.Linear(256, 10)

    def forward(self, x):
        x = x.view(-1, 784)
        x = nn.functional.relu(self.fc1(x))
        x = nn.functional.relu(self.fc2(x))
        x = self.fc3(x)
        return nn.functional.log_softmax(x, dim=1)

model = Net()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, momentum=0.5)

# Training loop
for epoch in range(10):
    for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader):
        optimizer.zero_grad()
        output = model(data)
        loss = F.nll_loss(output, target)
        loss.backward()
        optimizer.step()

# Evaluation loop
correct = 0
total = 0
with torch.no_grad():
    for data, target in test_loader:
        output = model(data)
        _, predicted = torch.max(output.data, 1)
        total += target.size(0)
        correct += (predicted == target).sum().item()

print('Accuracy of the network on the 10000 test images: %d %%' % (
    100 * correct / total))

在这个示例中，我们首先定义了一个 Net 类来定义我们的神经网络模型，包括两个隐藏层和一个输出层。我们使用 PyTorch 提供的神经网络模块来定义每一层，然后重写了 forward 函数来定义前向传播。

下一步，我们定义了一个 SGD 优化器，指定学习率和动量参数。我们使用了 F.nll_loss 函数来计算损失，在训练过程中，我们使用了 optimizer 来更新模型参数。

最后，在评价阶段，我们使用了 test_loader 加载测试数据，并使用 model 计算输出，然后比较预测结果和真实标签来计算准确率。

如何使用 PyTorch 进行分布式训练？

在 PyTorch 1.0 版本中，你可以很容易地使用 PyTorch 内置的分布式支持来进行分布式训练。下面是一个简单的示例，使用分布式 PyTorch 训练一个 MNIST 分类器。

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.utils.data import DataLoader
import torchvision.transforms as transforms
import torchvision.datasets as datasets
import torch.distributed as dist

# Initialize distributed backend
dist.init_process_group(backend='gloo', init_method='file:///tmp/tmpfile', rank=0, world_size=2)

# Define model and loss function
model = nn.Sequential(
    nn.Linear(784, 256),
    nn.ReLU(),
    nn.Linear(256, 10),
)
loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()

# Initialize optimizer
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01, momentum=0.9)

# Initialize data loader
train_dataset = datasets.MNIST(root='data', train=True, transform=transforms.ToTensor())
train_sampler = torch.utils.data.distributed.DistributedSampler(train_dataset)
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=128, shuffle=False, num_workers=0, pin_memory=True, sampler=train_sampler)

# Training loop
for epoch in range(10):
    train_sampler.set_epoch(epoch)
    for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader):
        data, target = data.cuda(), target.cuda()

        optimizer.zero_grad()
        output = model(data.view(data.size(0), -1))
        loss = loss_fn(output, target)
        loss.backward()
        optimizer.step()

# Finalize distributed backend
dist.destroy_process_group()

这个示例中，我们首先初始化了分布式后端，然后将模型和损失函数定义为前面示例中的 softmax 回归模型和交叉熵损失函数。

在初始化优化器，定义数据加载器和样本，设置分布式训练需要的参数之后，我们进入了训练循环中。在每个 epoch 中，我们使用 train_sampler.set_epoch(epoch) 来设置 epoch，并使用 train_loader 来加载训练集数据。我们需要把 data 和 target 转移到 GPU 上进行计算，然后按照前面的示例来优化模型并更新参数。

最后，在销毁分布式环境之前，我们需要调用 dist.destroy_process_group()。

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PyTorch 1.0 正式版已经发布了