PyTorch Task1 : PyTorch的认知与安装
作者:互联网
目录
Pytorch的认知
Pytorch的优势
1.用户增长快速
2.提供python接口
3 相比与torch增加了自动求导
4 相比与tf的图模型实现了一种动态的构建方式,类似chainer 和DyNet
5.兼容numpy
Pytorch编写代码基本步骤思想
在我们要用pytorch构建自己的深度学习模型的时候,基本上都是下面这个流程步骤,写在这里让一些新手童鞋学习的时候有一个大局感觉,无论是从自己写,还是阅读他人代码,按照这个步骤思想:
默念4大步骤,
1.找数据定义、
2.找model定义、
3.(找损失函数、优化器定义),
4.主循环代码逻辑,直接去找对应的代码块,会简单很多。
具体分为四大步骤:
1、输入处理模块 (X 输入数据,变成网络能够处理的Tensor类型)
2、模型构建模块 (主要负责从输入的数据,得到预测的y^, 这就是我们经常说的前向过程)
3、定义代价函数和优化器模块 (注意,前向过程只会得到模型预测的结果,并不会自动求导和更新,是由这个模块进行处理)
4、构建训练过程 (迭代训练过程,就是上图表情包的训练迭代过程)
PyTorch的安装(Win10+GTX1060+Anaconda3)
- 更新显卡驱动(以更新cuda版本)
英伟达驱动官网 - 查看CUDA版本:NVIDIA 控制面板 =>帮助=> 系统信息 => 组件,一般cuda版本>10,否则会限制pytorch版本。
- 从pytorch官网获取安装命令 https://pytorch.org/
- 在conda中安装pytorch
如果网络较稳定,可选择在线安装。
先切换至所要安装的环境,输入:
#添加国内镜像源
conda config --add channels conda config --add channels
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
conda config --set show_channel_urls yes
在线安装:输入安装命令
#复制pytorch官网命令
#注意去掉- pytorch,否则不能使用国内源下载
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.1 -c conda-forge
离线安装:如果因为网络问题下载不了,卡在pytorch下载页面,就到清华镜像去下载
https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/,这里可以找到所有版本的pytorch
下载好安装包之后,在当前环境下conda install +路径含安装包名称后缀,即可。
离线下载
测试安装
若显示true则成功。
标签:Task1,步骤,认知,pytorch,Pytorch,PyTorch,conda,安装 来源: https://blog.csdn.net/weixin_44847372/article/details/120720563