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lesson01-PyTorch初见（理论+代码实战）

news 来源：原创 2025/7/2 22:53:43

一、初识PyTorch

二、同类框架

PyTorchVSTensorFlow

三、参数对比

四、PyTorch生态

四、常用的网络层

五、代码分析

import torch
from torch import autogradx = 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

x 是一个标量，值为 1.0，不需要梯度。
a, b, c 都是需要梯度的标量。
函数 y 定义为：
y=a2⋅x+b⋅x+cy=a2⋅x+b⋅x+c

代入当前值：

所以：

y=12⋅1+2⋅1+3=1+2+3=6y=12⋅1+2⋅1+3=1+2+3=6

梯度计算部分：

print('before:', a.grad, b.grad, c.grad) 
grads = autograd.grad(y, [a, b, c]) 
print('after :', grads[0], grads[1], grads[2])

初始梯度状态（before）：

由于还没有进行反向传播，所有 .grad 属性都是 None。

输出会是：

before: None None None

计算梯度（autograd.grad）：

我们对函数 y=a2⋅x+b⋅x+cy=a2⋅x+b⋅x+c 分别对 a, b, c 求导：

∂a/∂y=2a⋅x=2⋅1⋅1=2
∂y/∂b=x=1
∂y/∂c=1

所以梯度应该是：

grads[0] = 2
grads[1] = 1
grads[2] = 1

最终输出示例：

before: None None None
after : tensor(2.) tensor(1.) tensor(1.)

这段代码演示了如何使用 torch.autograd.grad 来手动计算多个变量对某个标量输出的梯度。

代码案例二

import 	torch
import  time
print(torch.__version__)
print(torch.cuda.is_available())
# print('hello, world.')a = torch.randn(10000, 1000)
b = torch.randn(1000, 2000)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)
t2 = time.time()
print(a.device, t2 - t0, c.norm(2))t0 = time.time()
c = torch.matmul(a, b)
t2 = time.time()
print(a.device, t2 - t0, c.norm(2))

代码解析

1. 导入模块与基本信息打印

import torch
import timeprint(torch.__version__)
print(torch.cuda.is_available())

torch.__version__：输出当前安装的 PyTorch 版本。
torch.cuda.is_available()：判断当前是否可用 CUDA（即是否有支持的 GPU）。

示例输出：
2.4.0
True

2. 定义两个大张量用于矩阵乘法

a = torch.randn(10000, 1000)
b = torch.randn(1000, 2000)

a 是一个形状为 (10000, 1000) 的随机张量（正态分布）。
b 是一个形状为 (1000, 2000) 的随机张量。
矩阵乘法后，结果 c 的形状将是 (10000, 2000)。

3. 在 CPU 上进行矩阵乘法并计时

t0 = time.time()
c = torch.matmul(a, b)
t1 = time.time()
print(a.device, t1 - t0, c.norm(2))

使用 torch.matmul(a, b) 计算矩阵乘法。
a.device 显示设备信息，默认是 'cpu'。
t1 - t0 是计算时间差（单位秒）。
c.norm(2) 是为了防止编译器优化掉无输出的运算，同时验证结果的一致性。

4. 将张量移到 GPU 上

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

5. 第一次在 GPU 上进行矩阵乘法并计时

t0 = time.time()
c = torch.matmul(a, b)
t2 = time.time()
print(a.device, t2 - t0, c.norm(2))

这里会受到 GPU 初始化开销 和 CUDA 内核启动延迟 的影响，第一次运行通常较慢。

6. 第二次在 GPU 上进行矩阵乘法并计时

t0 = time.time()
c = torch.matmul(a, b)
t2 = time.time()
print(a.device, t2 - t0, c.norm(2))

第二次运行没有初始化开销，更能反映真实性能。

预期输出示例（假设你有 GPU）

2.4.0
True
cpu 0.123456 tensor(7070.5678)
cuda:0 0.201234 tensor(7070.5678, device='cuda:0')
cuda:0 0.012345 tensor(7070.5678, device='cuda:0')

✅ 总结分析

操作	设备	时间 (秒)	备注
第一次 matmul	CPU	~0.12s	常规速度
第一次 GPU matmul	GPU	~0.20s	包含初始化和首次调用延迟
第二次 GPU matmul	GPU	~0.01s	实际 GPU 加速效果

🔍 补充说明

为什么第一次 GPU 运行比 CPU 还慢？
- 因为第一次调用涉及 CUDA 内核启动、内存拷贝、上下文初始化等额外开销。
第二次 GPU 调用很快：是因为这些准备工作已经完成，真正体现了 GPU 并行计算的优势。
norm(2)：用来确保张量被实际计算，避免因“未使用”而被优化掉。

🛠️ 优化建议

如果你要准确测试 GPU 的性能，可以：

预热（Warm-up）：先做几次空跑。

for _ in range(5):_ = torch.matmul(a, b)
torch.cuda.synchronize()  # 同步等待完成

使用 torch.cuda.Event 来更精确计时：

start = torch.cuda.Event(enable_timing=True)
end = torch.cuda.Event(enable_timing=True)start.record()
c = torch.matmul(a, b)
end.record()
torch.cuda.synchronize()
print(start.elapsed_time(end))  # 单位是毫秒

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