Pytorch安装使用介绍Pytorch 安装使用介绍

Pytorch 安装使用介绍

Pytorch是一个由Facebook领导开发的端对端机器学习框架，其竞争者有名气很高的tensorflow模型。作为一个基于Python的框架，Pytorch致力于打造一个更快速和原生的机器学习体验[1]。

Pytorch 的安装

Pytorch可以通过conda或者pip直接安装。
（以下安装的全部为pytorch的最新稳定版本）

• 使用conda安装

•   conda install pytorch torchvision cudatoolkit=<CUDA Version> -c pytorch #With CUDA and GPU support
    conda install pytorch torchvision cpuonly -c pytorch #CPU Only
  

• 使用pip安装 (若python 版本为python3则需要使用pip3）

•   pip install torch==1.2.0+cu92 torchvision==0.4.0+cu92 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html #For CUDA 9.2
    pip install torch torchvision #For CUDA 10.0
    pip install torch==1.2.0+cpu torchvision==0.4.0+cpu -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.htm #CPU Only
  

• 其中，torchvision包含了计算机视觉中常用的数据库、模型以及图形变换，通常会和pytorch一同安装。

Pytorch的安装验证

在安装结束以后，我们可以通过以下方式简单验证一下是否正确安装了Pytorch。

在python环境中（或在控制台输入python进入python环境）：

from __future__ import print_function
import torch
x = torch.rand(5, 3)
print(x)

这个指令应该会输出一个类似下面的，5*3大小，0到1的随机数tensor：

tensor([[3.3159e-01, 3.9369e-01, 2.0888e-02],
        [5.3672e-01, 5.1647e-04, 5.1147e-01],
        [9.2372e-03, 3.2622e-01, 9.5849e-01],
        [3.6163e-01, 3.8910e-01, 4.0464e-01],
        [8.6919e-01, 6.4512e-02, 9.6224e-01]])

同时，我们也可以通过下述指令来查看是否正常安排CUDA支持：

import torch
torch.cuda.is_available()

输出：

True

使用Pytorch训练一个神经网络

Pytorch官方给了一个很简单易懂的python Notebook格式的入门教程。这里面涉及到了一些基础的tensor创建和运算。这些在这里就不细展开了，因为notebook里面真的很详细，也有说明，可谓是入门的最好方法。

最后

以上就是敏感面包为你收集整理的Pytorch安装使用介绍Pytorch 安装使用介绍的全部内容，希望文章能够帮你解决Pytorch安装使用介绍Pytorch 安装使用介绍所遇到的程序开发问题。

如果觉得靠谱客网站的内容还不错，欢迎将靠谱客网站推荐给程序员好友。