pytorch 学习(一)—开发环境搭建

Why choose pytorch

在深度学习领域，一般用于开发的主流深度学习框架包括：Caffe, TensorFlow, MXNet, pytorch。除此之外国内还有百度的paddpaddle等。笔者只用过Caffe,浅浅了解TensorFlow。 Caffe是一个优秀开源深度学习框架，但是目前早已经停止更新，而且caffe使用了许多第三方库，每次安装编译caffe都不是一帆风顺。TensorFlow只是简单了解，有许多自创的概念比如Session, Variable等， 写起来很啰嗦。
pytorch是Facebook的开源深度学习框架，背后有大公司的支持，而且有活跃的pytorch社区，文档也很齐全，对于开发者而言很友好。

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开发环境

• Ubuntu 18.04
• Anaconda3
• pycharm

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pytorch 安装

首先进入pytorch官网：

pytorch官网

image.png

根据自己电脑的环境，选择不同的版本：

image.png

因为本人开发环境为Ubuntu, Anaconda3, python3.6因此在终端执行： conda install pytorch torchvision -c pytorch

image.png

等待数分钟就自动安装完毕。

在终端输入：conda list

image.png

在终端进入python,输入：

import torch
import torchvision

image.png

说明pytorch, torvision安装成功。

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