PyTorch——从入门到夺目：PyTorch简介与安装（最新版）【PyTorch系统学习 ...

前言

        在这个由数据驱动的时代，深度学习已经成为了推动技术进步的核心力量。而PyTorch，作为当今最盛行的深度学习框架之一，以其动态计算图、易用性和机动性，受到了环球开辟者和研究者的青睐。为了资助更多的学习者和开辟者把握这一强盛的工具，我决定在CSDN开设一个专注于PyTorch的学习专栏。
        这个专栏将是一个系统的学习资源，旨在从底子到高级，逐步引导读者入门并夺目PyTorch的使用方法。在本专栏中，我将以PyTorch代码为基准，系统分享PyTorch的底子知识、核心概念、现实案例以及最佳实践。我们不仅会探讨如何使用PyTorch构建和训练神经网络，还会深入讨论如何优化模子、处理惩罚数据以及部署应用。别的，我还会定期更新最新的PyTorch特性和行业动态，确保内容的时效性和前瞻性。
        让我们一起开启这段激动人心的学习之旅，探索深度学习的无穷大概。无论你是初学者还是有经验的开辟者，我都等候与你在我的CSDN专栏 PyTorch：从入门到夺目 中相遇！
PyTorch简介

        

        1. Torch 的起源

        Torch是一个开源的科学计算框架，最初由Facebook的人工智能研究团队（FAIR）以及其他团队共同开辟，旨在满足深度学习和计算机视觉的需求。Torch的设计和实现基于Lua语言，专注于提供高效的数值计算能力，尤其是在矩阵操作和主动求导方面表现出色。Torch最早的版本大约在2002年就已经出现，但直到2010年，Torch版本才开始受到深度学习研究社区的广泛关注。
        Torch的重要优势包罗：

• 1. 高效性：它利用了高效的C和Fortran库（比方BLAS和ATLAS）进行数值计算。
  
• 2. 机动性：提供了众多机动的工具，用于构建和实现呆板学习模子。
  
• 3. 开源性：代码完全开放，便于与环球的研究职员和开辟者进行协作。
  

        然而，尽管Torch具有着上述的优势，但基于Lua语言开辟的限定使其在深度学习领域的遍及度相对较低，尤其是与已经成为呆板学习领域主流语言的Python相比，而这大大限定了Torch在开辟者中的使用范围。
        2.PyTorch — Torch的Python版本

        PyTorch 是基于 Torch 设计并开辟的，作为Torch的Python版本，由 Soumith Chintala 等人于 2016 年创建。PyTorch的设计宗旨是继承Torch的机动性，并联合Python语言的遍及度、易用性以及其强盛的生态系统。自推出以来，PyTorch迅速在深度学习研究和工业应用中崭露锋芒，成为最受接待的深度学习框架之一。
        PyTorch 的核心特点：

• 动态图（Dynamic Computational Graph）：与 TensorFlow 1.x 中的静态计算图差别，PyTorch 使用动态计算图（动态图）。这意味着计算图是在执行时动态生成的，而不是在运行之前就界说好，极大进步了机动性，特别是对于调试、修改模子布局和研究新算法非常方便。
  
• 深度集成 Python：PyTorch 的核心使用 Python 编写，而且与 Python 的数据处理惩罚库（如 NumPy、SciPy、Pandas 等）深度集成，使得它对 Python 开辟者非常友爱。
  
• 强盛的主动求导功能（Autograd）：PyTorch 提供了主动求导机制，可以主动计算梯度，非常方便实现反向流传算法。
  

PyTorch安装

        在呆板学习和深度学习领域，开辟者经常需要使用一系列成熟的库和框架来构建和训练模子。手动安装这些库不仅耗时，而且经常会碰到版本兼容性和依赖关系的问题，这些问题大概导致环境设置失败或运行不稳定 。
        Anaconda 和 Miniconda 上述问题提供了一种高效的办理方案 。Anaconda 是一个全面的Python发行版，它预装了大量用于科学计算的库，如NumPy、Pandas、SciPy和Matplotlib，以及深度学习和呆板学习框架，如TensorFlow和PyTorch 。Miniconda 则是Anaconda的轻量级版本，它只包含了Python和conda包管理器，用户可以根据自己的需求安装所需的库 。Miniconda的轻量级特性使其在需要快速部署Python环境，或者在磁盘空间有限、网络环境较差的环境下具有优势。而无论是Anaconda还是Miniconda，用户都可以轻松创建隔离的假造环境，这样可以为差别的项目设置独立的环境，制止package版本冲突 。
Step 1：安装Anaconda/miniconda

        这里以Anaconda为例，访问Anaconda官网，选择系统DownLoad，具体的安装版本可以参考Anaconda官网的相应介绍。        

 Step 2：检测是否安装成功

        安装完成以后在开始页面中，在近来添加和anaconda包中都能找到anaconda prompt。

Step3：创建假造环境 

        有些同砚大概会对假造环境有些生疏，现实上，假造环境就相称于差别的工作间，因为处理惩罚任务的差别，在进行工作的环境设置也不相同，也不大概将差别用途的所有工作放在一个位置，这样不仅使得工具的管理更加困难，不能工具的使用之间还大概出现冲突。而假造环境的核心作用是为每个项目提供独立的依赖和设置，创建差别的工作间，从而制止差别项目之间的库版本冲突和依赖不兼容问题。通过隔离项目环境，开辟者可以轻松管理和切换差别的依赖，确保项目的一致性和可重复性，同时支持差别的Python版本，简化协作和部署过程。通常这一过程，Linux在终端进行，Windows在Anaconda Prompt进行
        查察现存假造环境

        查察已经安装好的假造环境，操作指令如下：

1. conda env list

复制代码

         创建新的假造环境

1. conda create -n env_name python==version
2. # 注：将env_name 替换成你的环境的名称，version替换成对应的版本号，eg：3.8

复制代码

Step4：安装PyTorch

        无论你的电脑是GPU还是CPU设置，都可以安装PyTorch并运行，区别在于GPU 版本的PyTorch能够提供更快的计算速率和更高的性能，特别是在处理惩罚大规模数据集和复杂模子时。GPU加速可以显著减少训练和推理时间，使得深度学习模子的开辟和测试更加高效。然而，假如你的电脑只设置了CPU，PyTorch仍旧可以运行，只是速率大概会慢一些，特别是在执行计算麋集型任务时，因此在后续的学习实践中 ，大概会受到一些时间上的限定。
        比力简单的一种安装方法就是打开命令行，输入以下代码并回车：

1. pip install torch

复制代码

        而由于PyTorch的安装版本与电脑的系统设置有着很大的关联，因此上述的简单安装方法并不保举，另一种较为精准的安装方法是访问PyTorch官网，点击首页的Get started .

         然后在以下页面选择你的电脑设置，官网会主动给你对应的Command命令（Run this Command），将这段命令复制到命令行并回车即可。

 Step5：检测PyTorch是否安装成功

        打开任意空缺Python文件，如.py 或.ipynb文件，输入以下代码并运行：

1. import torch

复制代码

        若代码精确运行则已经安装成功~

感谢阅读，希望对你有所资助~

免责声明：如果侵犯了您的权益，请联系站长，我们会及时删除侵权内容，谢谢合作！更多信息从访问主页：qidao123.com:ToB企服之家，中国第一个企服评测及商务社交产业平台。