pytorch直接去官网下载安装，记得多看官方文档。
pytorch官方网址: https://pytorch.org

检查安装

import torch
import os#  使用GPU进行计算
os.environ['CUDA_LAUNCH_BLOCKING'] = "0"
print(torch.rand(1).cuda())
a = torch.Tensor([1, 2])
a = a.cuda()
print(a)
# 查看 torch版本
print(torch.__version__)
# 查看cuda是否可用
device = torch.device('cuda')
print(torch.cuda.is_available())
# 查看显卡型号
print(torch.cuda.get_device_name())

帮助

# dir() 查看当前级别的内部工具
print(dir(torch))
# 帮助 注意需要去掉被查看的函数括号
print(help(torch.cuda.is_available))

数据方面

加载数据

实际使用版
学习使用版
pytorch自带

数据类型转换

数据类转换演示
Image与CV2读取图片格式转换

数据处理操作(学习使用)

归一化-学习版
缩放-学习版
随机裁剪–学习版
数据增强–见实际使用版

网络方面

网络模型

pytorch自带模型(增、改)
自建模型示例
pytorch 手动顺序搭建resnet18、附带训练代码
训练示例

网络组成

卷积
池化
激活函数
全连接–见自建模型示例

损失函数–(回归、分类)
优化器

模型的保存与加载

模型转onnx格式、测试、加载

显示方面

Summary Writer绘图

x、y二维曲线图
标签–图像对应图

模型使用GPU训练示例

GPU训练示例

模型简单预测示例

基础模型预测
transforms 不支持

模型评估

准确率原理

使用typora软件查看项目说明档案
typora官方网址：https://www.typora.io/

完整猫狗分类项目

猫狗分类项目----对模型训练
gitee项目克隆链接：git clone https://gitee.com/li-bowen1805454123/Lbw_Cat_Dog.git

猫狗分类项目–续1，对模型剪枝
gitee项目克隆链接：git clone https://gitee.com/li-bowen1805454123/slimming_pytorch_cat_Dog.git

猫狗分类项目–续2，对模型部署 flask + gevent
gitee项目克隆链接：git clone https://gitee.com/li-bowen1805454123/pytorch_flask_Cat_Dog.git

剪枝原版：gitee项目克隆链接：git clone https://gitee.com/li-bowen1805454123/slimming_pytorch.git

flask简单部署模型测试示例
gitee项目示例：git clone https://gitee.com/li-bowen1805454123/flask_demo.git

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