PyTorch学习笔记（一）深度学习框架简介、开发环境准备

梦里梦外; 2022-12-01 01:19 243阅读 0赞

### PyTorch学习笔记（一）深度学习框架简介、开发环境准备 ###

*   *   *  PyTorch同类框架
         *  PyTorch生态
         *  PyTorch可以做什么？
         *  安装开发环境

[课程Github资源来源于：][Github]https://github.com/dragen1860/Deep-Learning-with-PyTorch-Tutorials

### PyTorch同类框架 ###

PyTorch、TensorFlow主要区别：动态图优先还是静态图优先。  
静态图： 定义公式–喂输入–得到输出。  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3FxXzM3NDg2NTAx_size_16_color_FFFFFF_t_70_pic_center]

### PyTorch生态 ###

自然语言：含有NLP、AllenNLP包。  
视觉：含有TorchVision包。  
图网络：含有PyTorch geometric、Fast.ai包。  
快速部署：ONNX。

### PyTorch可以做什么？ ###

1.  GPU加速  
    print(torch.cuda.is\_available())  
    device = torch.device(‘cuda’)
2.  自动求导 提供autograd.grad()函数自动求导.
3.  提供常用的网络层：nn.Linear、nn.Conv2d、nn.LSTM 、nn.ReLU、nn.Sigmoid、nn.Softmax、nn.CrossEntropyLoss 、nn.MSE。堆叠神经网络结构

### 安装开发环境 ###

*  Python3.7 + Anaconda 5.3.1（第三方包管理工具）
 *  CUDA 10.0（NVIDIA显卡驱动）
 *  PyCharm Community（PythonIDE）

1.  安装Anaconda，自带Python3.7。检验是否安装成功：cmd中输入：`conda list`； `conda --version`
2.  安装CUDA，只能运行在NVIDIA显卡上，确保有NVIDIA显卡960、970、1050、1070。在Google中搜索：CUDA download，下载并安装。检验是否安装成功：默认安装列表在C盘>Program Files>NVIDIA GPU…>CUDA>v10.0>bin(有nvcc编译程序，是编译器，证明安装好了。) 在cmd中输入：`nvcc -V`出现版本号，则安装正确。若出现未找到，则说明环境变量没有配好：我的电脑 右键>属性>高级系统设置>环境变量>下面系统变量找到Path，右键编辑>确认有上述“C盘>Program Files>NVIDIA GPU…>CUDA>v10.0>bin”的路径。
3.  PyTorch安装。添加国内源–选择安装命令-显示源地址。PyTorch安装指令见：[https://github.com/dragen1860/Deep-Learning-with-PyTorch-Tutorials][Github]的README.md。cmd验证：`ipython`,`import torch`,`torch.cuda.is_available()`返回True则可以在GPU上使用。
4.  安装PyCharm。安装Community版本。创建Project：Create Project> 编译器选择：anaconda版本的编译器conda，选择conda下面python.exe。创建File：右键>如果`import torch`成功，且`print(torch.__version__) print('gpu:', torch.cuda.is_available())`显示，则成功。

[Github]: https://github.com/dragen1860/Deep-Learning-with-PyTorch-Tutorials
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