pytorch介绍和环境配置

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了pytorch介绍和环境配置相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

pytorch介绍和环境配置


1.介绍

动态图

可以动态的构建图
TensorFlow是静态的构建一张图后就不能修改

方便cuda调用

device=torch.device(‘cuda‘)
a=a.to(device)
b=b.to(device)

to=time.time()
c=torch.matmul(a,b)
t2=time.time()
print(a.device,t2-t0, c.norm(2))

求导方便

例子:
技术图片

x=torch. tensor(1.)
a=torch. tensor(1., requires_grad=True)
b=torch. tensor(2., requires grod=True)
c=torch. tensor(3,, requires grad=True)

y=a**2*x+b*x+c

print(‘before:‘,a.grad, b.grad, c.grad)
grads=autograd. grad(y,[a,b,c])
print(‘after:‘, grads[0], grads[1], grads[2])

2.配置

自己的GPU为GTX 1060

cuda和cudnn

cuda装9
cudnn装7.3
参考:
https://blog.csdn.net/u010618587/article/details/82940528

pytorch安装

在anaconda环境下配置安装一个新的env,这个env包含pytorch
参考:https://blog.csdn.net/kan2281123066/article/details/93789303

pycham建立pytorch工程

  1. file -》new project
    技术图片

  2. 选择配置好的conda env,这里勾选Make available to all projects
    技术图片

  3. pytorch上面右键
    技术图片

4.测试:如果能import成功,说明配置pytorch成功,并测试一下版本之类东西

import torch

print(torch.__version__)
print(‘gpu‘,torch.cuda.is_available())

技术图片
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以上是关于pytorch介绍和环境配置的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

如何配置及安装pytorch虚拟环境

python环境配置步骤二:Windows中创建虚拟环境安装Pytorch并在PyCharm中配置虚拟环境

《动手学深度学习》环境配置(PyTorch版)

PyTorch 1.0 中文官方教程:使用 Amazon AWS 进行分布式训练

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