PyTorch简介和安装
简介
- python深度学习库
- 简介优雅且⾼效快速
- 可以更好地调试代码
可逐⾏执⾏，类似调试NumPy—可轻松访问所有对象，且使⽤打印语句查看失败位置
安装
Anaconda：实现python包管理和环境管理
- 环境管理：每个环境下是独⽴的运⾏空间，包的依赖（低级包给⾼级包提供依赖）不会 产⽣⽭盾
- 命令
- 查看虚拟环境：
conda info —env
- 创建虚拟环境：
conda create -n 名称 python==版本
- 删除虚拟环境：
conda remove -n 名称 -all
- 激活环境：
conda activate 名称
-
conda换源（换清华源）
- 移除：
conda config —remove -key channels
- 查看：
conda config —show channels
- 修改:
修改.condrac⽂件：
vim .condrac
输⼊i进⼊编辑模式，粘贴内容
channels:
-defaults
show_channel_urls:true
default_channels:
-https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
-https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
-https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
menpo:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
按 ESC 退出编辑模式，输⼊ :wq保存并退出 -
pip换源
- ⽤户⽬录下新建pip⽂件夹：
mkdir ~/.pip
- ⽂件内新建pip.conf：
vim ~/.pip/pip.conf
- 添加以下内容：
[global]
index-url = http://pypi.douban.com/simple
[install]
use-mirrors =true
mirrors = http://pypi.douban.com/simple/
trusted-host = pypi.douban.com
PyTorch安装：官⽹根据需要选择安装版本和CUDA配置
- 复制命令，粘贴一键安装（建议使用conda安装）
- stable稳定版本，preview先⾏版本
- 建议使⽤anaconda管理
检查安装是否完成
import torch
torch.cuda.is_available()
CPU将返回False，GPU返回true，否则报错
相关资源
-
Awesome-pytorch-list.
目前已获12K Star，包含了NLP、CV、常见库、论文实现以及Pytorch的其他项目 - PyTorch官方文档.
-
Pytorch-handbook.
GitHub上已获14.8K，pytorch手中书 -
PyTorch官方社区.
可以和开发pytorch的人们进行交流