Pytorch简介和安装

1737-汪同学

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1. Pytorch简介

需要在开头指出的是,本节内容是在Datawhale组队学习的过程中学习到的资料。课程传送门:深入浅出Pytorch

1.1. Pytorch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的优势

PyTorch有着下面的优势:
  • 更加简洁,相比于其他的框架,PyTorch的框架更加简洁,易于理解。PyTorch的设计追求最少的封装,避免重复造轮子。
  • 上手快,掌握numpy和基本的深度学习知识就可以上手。
  • PyTorch有着良好的文档和社区支持,作者亲自维护的论坛供用户交流和求教问题。Facebook 人工智能研究院对PyTorch提供了强力支持,作为当今排名前三的深度学习研究机构,FAIR的支持足以确保PyTorch获得持续的开发更新。
  • 项目开源,在Github上有越来越多的开源代码是使用PyTorch进行开发。
  • 可以更好的调试代码,PyTorch可以让我们逐行执行我们的脚本。这就像调试NumPy一样 – 我们可以轻松访问代码中的所有对象,并且可以使用打印语句(或其他标准的Python调试)来查看方法失败的位置。
  • 越来越完善的扩展库,活力旺盛,正处在当打之年

2. Pytorch的安装

本文默认已经安装好了Anaconda和Pycharm,如果仍未安装,可以查看CSDN或者知乎上大佬们的博客。我在这里就不班门弄斧了。

Step 1:创建虚拟环境

Windows在Anaconda Prompt进行。创建虚拟环境还是相当重要的,因为如果我不小心把这个环境搞换掉了,删除它就可以了(因为是虚拟的嘛,所以比较任性一点)。创建虚拟环境的命令如下,

conda create -n 虚拟环境名称 python==版本名称

tips:在选择Python版本时,不要选择太高,建议选择3.6-3.8,版本过高会导致相关库不适配。

安装成功后,我们输入如下命令,激活它即可

conda activate 虚拟环境名称

Step 2 : 查看自己的显卡(CPU或者集显的小伙伴们可以跳过该部分,如果没有独显也不用慌,我们可以就安装CPU版本,或者把我们写好的代码放到Google的colab上允许)

  • 对于windows系统:

cmd/terminal中输入nvidia-smi(Linux和Win命令一样)、使用NVIDIA控制面板或者使用任务管理器查看自己是否有NVIDIA的独立显卡及其型号。我电脑的型号是RTX2060的,是有独显的。

Pytorch简介和安装

Step 3:登录官网Pytorch官网

Pytorch的官网界面如下:(还是蛮喜欢这个背景颜色的)

Pytorch简介和安装
点击Install按钮,进入相关界面。这个界面我们可以选择本地开始(Start Locally),云开发(Cloud Partners),以前的Pytorch版本(Previous Pytorch Versions),移动端开发(Mobile),在此处我们需要进行本地安装。
Pytorch简介和安装
Step 4:在线下载

在下面这个界面中,我们会看到官网提供的几个选项。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!)打开Pycharm下方的Terminal或者AnacondaPoweshell Prompot,输入conda activate 虚拟环境名称,激活环境并切换到环境下面,把官网提供的代码复制粘贴后(就是Run this command后面的那一行命令),我们就可以进行Pytorch的安装了。

Pytorch简介和安装

注意事项
  1. Stable代表的是稳定版本,Preview代表的是先行版本

  2. 可以结合电脑是否有显卡,选择CPU版本还是CUDA版本,建议还是需要NVIDIA GPU

  3. 官方建议我们使用Anaconda来进行管理

  4. 关于安装的系统要求

    1. Windows
      1. Windows 7及更高版本;建议使用Windows 10或者更高的版本
      2. Windows Server 2008 r2 及更高版本
    2. Linux:以常见的CentOS和Ubuntu为例
      1. CentOS, 最低版本7.3-1611
      2. Ubuntu, 最低版本 13.04,这里会导致cuda安装的最大版本不同
    3. macOS
      1. macOS 10.10及其以上
  5. 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。查看Previous PyTorch Versions | PyTorch

Step 5:检验是否安装成功

进入所在的虚拟环境,输入

import torch

torch.cuda.is_available()

这条命令意思是检验是否可以调用cuda,如果安装的是CPU的小伙伴们会返回False,GPU的小伙伴会返回true。一般这个命令不报错的话就证明安装成功。

未经允许不得转载:作者:1737-汪同学, 转载或复制请以 超链接形式 并注明出处 拜师资源博客
原文地址:《Pytorch简介和安装》 发布于2021-10-09

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