PyTorch逆 - Python

PyTorch是一个基于Python的科学计算库，其主要优势在于支持动态计算图和GPU加速。所以PyTorch在深度学习领域中广受欢迎。本文将介绍PyTorch的基本使用方法和逆向工程。

PyTorch的基本使用方法

1. 安装PyTorch

!pip install torch

2. 导入PyTorch

import torch

3. 创建张量（Tensor）

a = torch.Tensor(3, 3)
print(a)

输出结果：

tensor([[7.0453e+22, 3.0821e+23, 6.3828e+28],
        [2.5262e-18, 2.3147e-12, 1.2725e-11],
        [7.5338e+28, 7.0365e+22, 5.2499e+22]])

4. 张量操作

a = torch.ones(3, 3)
b = torch.rand(3, 3)
print(a)
print(b)

c = a + b
print(c)

输出结果：

tensor([[1., 1., 1.],
        [1., 1., 1.],
        [1., 1., 1.]])
tensor([[0.2718, 0.1872, 0.4394],
        [0.7485, 0.4800, 0.4665],
        [0.2032, 0.4461, 0.9247]])
tensor([[1.2718, 1.1872, 1.4394],
        [1.7485, 1.4800, 1.4665],
        [1.2032, 1.4461, 1.9247]])

PyTorch的逆向工程

1. 导入逆向工程所需的库

import torch
import numpy as np
import torch.autograd as autograd
from torch import Tensor
from typing import Tuple

2. 定义模型

class MyNet(torch.nn.Module):

    def __init__(self) -> None:
        super(MyNet, self).__init__()

        self.fc1 = torch.nn.Linear(100, 50)
        self.fc2 = torch.nn.Linear(50, 10)

    def forward(self, x: Tensor) -> Tensor:
        x = self.fc1(x)
        x = torch.nn.functional.relu(x)
        x = self.fc2(x)
        x = torch.nn.functional.softmax(x)
        return x

3. 定义输入和标签

input = autograd.Variable(torch.randn(1, 100), requires_grad=True)
label = autograd.Variable(torch.LongTensor([5]))

4. 前向传播

model = MyNet()
output = model(input)

5. 计算损失函数和反向传播

loss_fn = torch.nn.CrossEntropyLoss()
loss = loss_fn(output, label)
loss.backward()

6. 反向传播得到梯度

grads = list()
for name, layer in model.named_parameters():
    if layer.grad is not None:
        grads.append(layer.grad.view(-1))

grads = torch.cat(grads).data.cpu().numpy()

以上就是PyTorch的基本使用方法和逆向工程的介绍。你可以通过这篇文章学到一些基础知识及逆向工程的实现方式，欢迎有兴趣的人加入深度学习领域，共同探索。