PyTorch是由Facebook人工智能研究小组开发的一种基于Lua编写的Torch库的Python实现的深度学习库,目前被广泛应用于学术界和工业界,而随着Caffe2项目并入Pytorch, Pytorch开始影响到TensorFlow在深度学习应用框架领域的地位。
总的来说,PyTorch是当前难得的简洁优雅且高效快速的框架。
- 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:官方发布的文档,十分丰富。
- Pytorch-handbook:GitHub上已经收获14.8K,pytorch手中书。
- PyTorch官方社区:在这里你可以和开发pytorch的人们进行交流。
第一: 准备条件
首先确保你的电脑有Python环境或者是安装了Anaconda或者Miniconda(个人推荐后面的Anaconda和Miniconda)。
第二:创建虚拟环境
Linux在终端(Ctrl
+Alt
+T
)进行,Windows在Anaconda Prompt
进行
- 查看已经安装好的虚拟环境 可以看到我的电脑已经有几个虚拟环境存在了
conda env list
- 创建虚拟环境pytorch
conda create -n pytorch python=python版本名称
- 虚拟环境常用命令
# 删除虚拟环境命令
conda remove -n 名称 -all
# 激活环境命令
conda activate 名称
第三:Anaconda换源
这部分内容网上很多,建议大家自己查查看。
第四:查看自己的显卡
在cmd中输入nvidia-smi
看下版本号,看自己可以兼容的CUDA版本,等会安装Pytorch时是可以向下兼容的
第五:安装Pytorch
-
Step 1: 进入Pytorch官网**
-
Step 2:点击Install,进入选择界面
-
**Step 3:**选择自己电脑可以支持的版本进行下载,复制对应的命令到命令行中下载即可。
**PS: **conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch
使用上述命令时,可以先多试几次,如果一直因为网络原因,下载失败可以尝试
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3
,去掉了-c pytorch,conda就会默认从conda源下载,而不是在pytorch官网下载。但是我尝试的过程中,使用清华源下载,经常会默认下cpu版本,而无法下gpu版本的。
所以大家多多尝试一下。
欢迎分享,转载请注明来源:内存溢出
评论列表(0条)