十七、Pytorch的安装和使用

1. Pytorch的安装方法

1.1 Pytorch介绍

Pytorch是一款facebook发布的深度学习框架，由于易用性，友好性，深受广大用户青睐.
官网：https://pytorch.org/get-started/locally/

1.2 Pytorch常见的安装方法

conda命令安装
- 带GPU的安装方法：conda install pytorch torchvision cudatoolkit=9.0 -c pytorch
- 不带GPU的安装步骤：conda install pytorch-cpu torchvision-cpu -c pytorch
使用Pycharm可视化安装
- 点击File->Settings弹出工具包安装按钮：
- 点击上图中的加号弹出Available package对话框，在文本中输入torch

点击如图所示的Install Package和Specify version选择指定版本进行安装

2. 张量Tensor

2.1 *张量的概念

张量是一个统称，其中包含很多类型.
0阶张量：标量、常数，0-D Tensor
1阶张量：向量，1-D Tensor
2阶张量：矩阵，2-D Tensor
3阶张量：3-D Tensor

2.2 张量的数据类型

tensor中的数据类型非常多，常见类型如下：

3. Pytorch中tensor的常用方法

3.1 Pytorch中tensor的常用方法包括：

获取tensor中的数据（当tensor中只有一个元素是可用）：tensor.item()
转化为数组：tensor.numpy()
获取tensor的形状：tensor.size()
改变tensor的形状：tensor.view()
获取tensor的阶数：tensor.dim()
获取最大值：tensor.max()

3.2 步骤

步骤一：获取tensor中的数据(当tensor中只有一个元素可用)：tensor.item()

import numpy as np
a = torch.tensor(np.arange(1))
print(a.item())print("--------------------")

步骤二：tensor转化为数组


torch.manual_seed(1)
b = torch.rand(2,3)
print(b.numpy())print("--------------------")

步骤三：获取tensor形状

print(a.size())
print(b.size())print("--------------------")

步骤四：形状改变

c = b.view(3,2)
print(c)print("--------------------")

步骤五：获取阶数

# 5. 获取阶数
d = torch.rand(4,3,4)
print(d.dim())
print("--------------------")

步骤六：获取最大值

# 6. 获取最大值
e = c.max()
f = b.max()
print(e,f)

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