六月份组队学习【深入浅出PyTorch】Task01打卡笔记

本次吃瓜教程是Datawhale组织的组队学习 。
学习资料由开源学习组织Datawhale提供。
开源贡献：李嘉骐、牛志康、刘洋、陈安东、陈玉立、刘兴、郭棉昇、乔彬、邝俊伟
笔记部分内容来源于网络检索，如有侵权联系可删
本次学习针对的对象：
具备高数、线代、概率论基础，有一定的机器学习和深度学习基础，熟悉常见概念，会使用Python。
内容说明：PyTorch理论与实践结合，由基础知识到项目实战。
学习周期：14天

教程链接
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学习者手册

第一章PyTorch的简介与安装

1.1PyTorch的介绍

PyTorch是由Facebook人工智能研究小组开发的一种基于Lua编写的Torch库的Python实现的深度学习库，目前被广泛应用于学术界和工业界，而随着Caffe2项目并入Pytorch， Pytorch开始影响到TensorFlow在深度学习应用框架领域的地位。总的来说，PyTorch是当前难得的简洁优雅且高效快速的框架。因此本课程我们选择了PyTorch来进行开源学习。

1.2 PyTorch的安装

第一次接触Pytorch，在之前安装过anaconda的基础上进行pytorch的安装
首先是要在conda里创建一个新环境用来准备在此环境下下载pytorch

我这里是安装了个默认的base环境，但是后面因为下载遇到了困难就新建了一个名为pytorch的环境。

这里可以查看conda下的环境，*号前面的就是环境名（env_name）

1.2 PyTorch类型的选取

让我们先去pytorch官网里找到我们想要的pytorch版本我所选取的版本是CUDA11.3，下图可以看见10.2版本里不支持Windows

结合自己情况选择命令并复制下来，然后使用conda下载或者pip下载（建议conda安装）我这里选择的是conda安装
注：
Stable代表的是稳定版本，Preview代表的是先行版本
关于安装的系统要求
Windows：
Windows 7及更高版本；建议使用Windows 10或者更高的版本
Windows Server 2008 r2 及更高版本
Linux：
以常见的CentOS和Ubuntu为例
CentOS, 最低版本7.3-1611
Ubuntu, 最低版本 13.04，这里会导致cuda安装的最大版本不同
macOS：
macOS 10.10及其以上
有些电脑所支持的cuda版本<10.2，此时我们需要进行手动降级，即就是cudatoolkit = 你所适合的版本，但是这里需要注意下一定要保持Pytorch和cudatoolkit的版本适配。

错误安装经历

在线下载

先是复制pytorch官网给的命令进行下载，结果发现太慢了

第二次用清华源下载又发现不支持

我首先试用了一次在线安装，后来发现清华园不支持，在晚上写笔记的时候，发现群里的大佬回答可以修改 .condarc文件把pytorch的优先级提升，这样用清华源下载就不会那么容易崩，下面是.condarc文件修改的前后内容。

channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/win-64/
  - defaults
show_channel_urls: true
default_channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
  conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch-its: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud

离线下载

而我当时不知道这样的解决办法，我选择的是离线下载去清华镜像网站里找到对应的安装包，注意版本


在下载好后在conda命令行里进行下载

cd package_location
conda activate env_name

conda install --offline pytorch压缩包的全称（后缀都不能忘记）
conda install --offline torchvision压缩包的全称（后缀都不能忘记）

在实际操作的过程中，我不知道因为什么没有办法成功离线下载

下载成功

最后成功的方法是我新建的一个环境命名为pytorch，并在里面用在线下载完成了环境的安装，并验证成功。

导入torch遇到的困难

在安装成功之后，我没有办法成功的在jupyter 里面成功的把它导入

import torch
---------------------------------------------------------------------------
ModuleNotFoundError                       Traceback (most recent call last)
 in 
----> 1 import torch

ModuleNotFoundError: No module named 'torch'

后来在群里有人回答之后，我发现可能是我新建的环境里没有安装jupyer，于是我在conda命令行里重新安一遍后，便在菜单可以看见新的notebook

conda activate pytorch 
pip list#查看是否安装jupyter
pip install jupyter

然后我们就可以愉快的开始本次的学习啦！

第二章PyTorch的基础知识

第二章的pytorch知识可以在教程里很清晰的查到，我这里就不做详细介绍了。

小结

第一次接触pytorch从安装到成功运行用了不短的时间，我觉得自己的能力还是很基础，但第一次的打卡让我学到了很多，在安装路径和利用镜像网站的知识，下载了pycham，明天可以用它来进行pytorch 的学习。