Pytorch从0到1系列之(0)---安装Pytorch

1、前言

以前在做深度学习项目的时候常常使用TensorFlow框架,但是明显感觉到,TensorFlow1.X版本在运行深度学习程序之前需要进行建立计算图、会话等操作,对于快速入门和尝试自己的小想法来说是一个不小的麻烦。就好比你想尝一口蛋炒饭的味道,虽然TensorFlow已经给你准备好了米、鸡蛋和各种调料,但是你依旧需要在吃这口饭之前煮米、打鸡蛋,生火(不过目前TensorFlow2.X版本正在逐渐解决这个问题)。Pytorch可能更像一个直接给你准备好蛋炒饭的框架。

另外,对于我这种技术渣渣来说,自己复现好用的深度学习算法论文是想都不用想的,还得借(chao)助(xi)全球最大的男性交友平台github。github上有很多算法源码也是用Pytorch实现的,必须得能看懂主流的深度学习框架语法,才能愉快地Ctrl+C、Ctrl+V。

最后,Python下的框架都继承了Python语言通俗易懂的特性,所以,学习一个新的框架并不需要耗费多少精力。所以,就有了这个快速掌握Pytorch系列的文章。

2、Pytorch的安装

在使用之前,首先需要安装好Pytorch框架,Pytorch框架框架的安装主要分为两部分:torch和torchvision。torchvision是独立于pytorch的关于图像操作的一些方便工具库,是pytorch的有利补充。

在安装之前,要保证你提前安装好了Python(推荐直接安装anconda),如果你有一块性能强劲的GPU,可以安装cuda等GPU加速。如果你只是想在cpu下运行,那么无需考虑安装cuda的问题。

进入 Pytorch官网,点击“Get Started”之后,就跳转到安装界面。
Pytorch从0到1系列之(0)---安装Pytorch_第1张图片

Pytorch从0到1系列之(0)---安装Pytorch_第2张图片

首先根据上图提示选择自己本机的情况,然后就会生成一行安装代码,复制这个代码,在自己的控制台安装就好。另外,我这里使用conda安装竟然报错了,但是选择pip安装之后成功安装,只是pip安装需要用两行代码分别安装torch和torchvision。

接下来,在进度条跑完之后,提示我安装成功。
Pytorch从0到1系列之(0)---安装Pytorch_第3张图片

在控制台输入python,或者打开自己的pyhton编辑器。输入:import torch语句,如果没有报错,那么证明Pytorch安装成功。

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