一、PyTorch简介
1.PyTorch简介和发展
- Facebook人工智能研究小组开发
- 基于Lua语言编写的Torch库
- python实现深度学习的库
- 广泛应用学术界和工业界
Caff2项目并入Pytorch，开始加深在深度学习应用框架的影响和地位。 Pytorch是当前难得的简洁优雅且高效快速的框架
2.PyTorch的优势
- 相比其他框架，更加简洁，框架简洁易于理解，设计追求最少的封装，避免重复造轮子
- 上手快，掌握Numpy 和基本深度学习知识就可以上手
- 有良好的文档和社区支持
- 项目开源，github案例极多
- 可以逐行执行脚本，更好的调试代码
- 扩展库越来越完善，能打可打敢打
二、PyTorch的安装
Anaconda+Pytorch+IDE
Anaconda 在数据科学和深度学习中很有用，集成的包和可创建独立虚拟环境，让不同的项目互相独立，不同版本互不干扰。
1.Anaconda 安装
下载 Anaconda官网下载地址连接
选择相应系统DownLoad，（Linux可以点击链接选择合适的版本进行下载或者通过官方提供的脚本进行下载）：
windows安装过，这次安装linux版
我是下载后拖动到linux中的，已经安装好了有Anaconda文件夹
#查看版本
conda --version -->4.10.1
#更新版本
conda update --prefix /root/anaconda3 anaconda
ok ,安装好了
新建一个项目pytorch的环境
#查看环境
conda env list
#创建新环境
conda create -n Pytorch python=3.8
安装好之后如下图提示
#激活环境
conda activate Pytorch
#激活成功样式：括号里 base 变成 Pytorch （环境名更改）
#哈哈完成安装，以下命令可以搭建参考
conda install xxx #安装包 xxx表示包名
conda remove xxx #卸载包
conda list # 查看改虚拟环境下所有安装的包 跟pip list 还是不同 我理解是conda环境里的包，pip是系统环境里大包
conda remove -n yyy --all #删除虚拟环境和所有环境里的东西 yyy是环境名
conda activate yyy #激活yyy环境
conda deactivate #从当前虚拟环境下退出
更多参考
给个连接地址：anaconda命令更多参考
2.PyTorch的安装
注意这里的话：windows/linux本地/linux云服务器是不一样的
地址：PyTorch下载地址
版本自己把控，参考上图的表吧，向下兼容，我安装的时候没考虑，10.2默认匹配所有的版本
还有命令参考：不错不错
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch
我直接复制命令运行
ok，安装好了
检测方法如下
#这命令是检验是否可以调用cuda,安装cpu版本返回False,能够调GPU返回True,命令不报错就证明安装成功
pythonim
import torch
torch.cuda.is_available()
---->False
三、计算
还没写完。。。