深度学习之pytorch环境搭建

一.安装python

https://www.python.org/

下载2.7 或者 3.7版本 为常用版本. 配置环境变量. 可以同时安装两个版本.

二.安装conda

https://www.anaconda.com/

下载对应python版本的.傻瓜式安装.  命令行下测试.  conda   or    conda list

三.安装依赖库

deeplearning： 自定义的虚拟环境

numpy： python数值计算包

matplotlib: 支持python画图

pandas ： 数据软件包

jupyter notebook: 集成开发环境，可直接本地起服务调试python代码

conda create -n deeplearning python=3.7 numpy matplotlib pandas jupyter notebook

创建了虚拟环境.

# To activate this environment, use

#    $ conda activate deeplearning

# To deactivate an active environment, use

#    $ conda deactivate

source activate deeplearning

四.安装pytorch.

conda install pytorch torchvision -c pytorch

torchvision是一个pytorch中的支持计算机视觉的软件包.

至此安装完成.

五.jupyter notebook 环境

jupyter notebook是一个非常方便的python调试和开发工具，在本地编程并模拟服务器环境调试，是机器学习等领域必不可少的软件包。

命令行输入:jupyter notebook

(1)选择一个保存路径.

(2)New->python3

(3)保存,可重命名.   后缀为.ipynb

六.测试pytorch安装效果.

import torch

torch.FloatTensor([5,3,5])

output:tensor([5., 3., 5.])