PyTorch(神经网络计算)

PyTorch是一款开源的Python机器学习库，以Python优先的深度学习框架，包括pytorch张量、数学运算、optim模块和神经网络模块等，可实现强大的GPU加速，支持动态神经网络。软件操作灵活，搭配简单，已经广泛应用到不同的领域了。

软件特色

PyTorch由torch(Tensor库)、torch.autograd(基于磁带的自动分化库)、torch.jit(编译栈[TorchScript])、torch.nn(神经网络库)、torch.multiprocessing(Python多处理)和torch.utils(DataLoader和其他实用函数)组成。PyTorch可以作为Numpy的替代品，也可以作为深度学习研究平台，提供最佳的灵活性和速度。

功能模块

·PyTorch张量

·数学运算

·Autograd模块

·Optim模块

·神经网络模块

环境配置教程

安装PytorchPyTorch的安装十分简单，根据PyTorch官网，对系统选择和安装方式等灵活选择即可。这里以anaconda为例。Pytorch的安装经过了几次变化，请大家以官网的安装命令为准。另外需要说明的就是在1.2版本以后，Pytorch只支持cuda 9.2以上了，所以需要对cuda进行升级，目前测试大部分显卡都可以用，包括笔记本的MX250也是可以顺利升级到cuda 10.1。建议使用pip进行安装。

#默认 使用 cuda10.1

pip3 install torch===1.3.0 torchvision===0.4.1 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.

#cuda 9.2

pip3 install torch==1.3.0+cu92 torchvision==0.4.1+cu92 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

#cpu版本

pip3 install torch==1.3.0+cpu torchvision==0.4.1+cpu -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

验证输入python 进入

1import torchtorch.__version__# 得到结果'1.3.0'

配置Jupyter Notebook新建的环境是没有安装安装ipykernel的所以无法注册到Jupyter Notebook中，所以先要准备环境

4#安装ipykernel

conda install ipykernel

#写入环境

python -m ipykernel install --name pytorch --display-name "Pytorch for Deeplearning"

下一步：定制 Jupyter Notebook

#切换回基础环境

activate base

#创建jupyter notebook配置文件

jupyter notebook --generate-config

## 这里会显示创建jupyter_notebook_config.py的具体位置

打开文件，修改

c.NotebookApp.notebook_dir = '' 默认目录位置

c.NotebookApp.iopub_data_rate_limit = 100000000 这个改大一些否则有可能报错

测试至此，Pytorch 的开发环境安装完成，可以在开始菜单中打开Jupyter Notebook 在New 菜单中创建文件时选择Pytorch for Deeplearning 创建PyTorch的相关开发环境了