深度学习之pytorch(一) 环境安装
快2周没更新博客了,别问为什么!我才不会告诉你忙的飞起!说心里话,个人更喜欢用tensorflow来做深度学习!
一、环境配置
1.win10 64位系统;
2.anaconda3;
3.不管是CPU还是GPU具有(服务器是GPU,自己的笔记本是CPU版本)
二、安装
安装比较简单,由于之前也是基于anaconda3安装的tensorflow,现在也是照本宣科。这一步不了解的可以参照之前的博客https://blog.csdn.net/u010554381/article/details/86476015
下面直接进入主题,创建一个新的环境
1.打开anacondaprompt,创建pytorch虚拟环境(numpy、pyyaml和mkl三个库安装)
conda create -n pytorch python =3.6 numpy pyyaml mkl
2.激活pytorch环境:
activate pytorch
3.安装pytorch:
pip install E:\library\pytorch\torch-1.0.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl
切记该环境下路径采用“\”!此外pytorch安装是采用本地安装文件的形式,博主采用在线安装存在网速过慢的原因,所以在网上下载文件再安装,速度很快!下面是相应文件的百度云下载链接,
GPU版本:链接:https://pan.baidu.com/s/1xg8fnNkY6loE9YgDXxWmSQ 提取码:4kbm
CPU版本:链接:https://pan.baidu.com/s/1MAu3jS2BNxX3AqikN-hqyQ 提取码:ppcz
三、测试
1.GPU版本的测试
在刚才的anacondaprompt中输入:
pythonimport torchtorch.cuda.is_available()
若出现“True”证明gpu版本安装成功,
2.非gpu版本测试
print(torch.__version__)
若出现相应的版本证明安装成功,切记是两个_
四、简单描述下使用pytorch和tensorflow的区别:
pytorch相较于tensorflow是更高层次的API集成,使用起来的确没有tensorflow那么基层,但是conv2d的函数还有很不一样的,举个例子,pytorch的卷积层conv2d函数的输入是H * W,输出是H1 * W1,kernel的size为n*n,stride =S
conv2d的padding不补0时,H1 =(H - n+1)/S(向上取整);(感觉和tensorflow不太一样,之前被坑了好久)
相应的maxpooling2d:H1 =(H - n+1)/S(向上取整)
如果有错误敬请指正,谢谢!
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