《Pytorch简要安装指导》
在举国欢庆的时候,我只能苦逼地待在家学习,欧洲的疫情太严重,哪里都去不了。
之前我们学习了一些机器学习算法和深度学习的算法,理论知识毫无疑问必不可少,但也不能缺少实践,今天就用业界流行的深度学习框架来进行一些实践,会大大减少我们的学习时间成本,正所谓工欲善其事必先利其器。让我们开始第一步,安装PyTorch。
一:安装Anaconda
Anaconda 是安装管理python软件包的软件,含有命令集conda。
1:打开链接:https://www.anaconda.com/products/individual ,选择匹配自己的机器的版本,这里我选择的是windows 64-bit版本的。
2:进行安装
这里需要注意选择安装路径,自动设置环境变量,(跳过安装VS)。
3:检查是否安装成功。
点击开始,发现存在这样的软件标志,就说明基本没问题。
进一步确认的确认,出现(base)的提示符,说明conda的命令集安装成功。
二:安装Python
打开Anaconda Prompt的命令框,输入:conda create -n pytorch python=3.6
待安装成功后,测试一把,看看python是否安装成功
待确认安装成功后,输入:conda info –envs
这里可以发现一线些环境变量已经配置了。
三:安装PyTorch
首先进入 pytorch 环境,输入:conda activate pytorch
进入成功后,提示符由 base 变成了 pytorch。
开始安装,首先先进入官网 https://pytorch.org/get-started/locally/ ,在这里选择自己需要的版本和附带的软件包版本。我的机器没有英伟达的显卡,因此我没有选择GPU,有的话呢,同学可以选择相应的GPU版本,拷贝下面的那段命令。
在Anaconda prompt里面执行拷贝的那条命令,必须确保进入pytorch 环境。
如下输入:conda install pytorch torchvision cpuonly -c pytorch
然后就是等待等待。
安装完后,我们检查系pytorch 是否安装成功?
如下:在pytorch环境下进入python,打印出torch的版本,即可认为安装成功。
四:安装matplotlib
这个是用来画图的工具包。
还是进入到pytorch的环境下,执行 conda install matplotlib,等待完成即可。
测试一下:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as pt
x = np.arange(0 , 360)
y = np.cos( x * np.pi / 180.0)
pt.plot(x,y)
pt.xlim(0,360)
pt.ylim(-1.2,1.2)
pt.title("This is my first cos function")
pt.show()
如果能画出图像就ok了。
使用conda确实管理包挺方便的。
五:配置PyCharm
下载地址:http://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=windows
正常安装后需要配置在pycharm中使用conda虚拟环境
将自己创建的conda虚拟环境pytorch-py36添加到pycharm的interpreter可选列表中
在pycharm新建工程,或在files->settings->project:->project interpreter界面,可以设定project interpreter。
注意:pytorch-py36默认在anaconda目录下的envs文件夹中。下面的python.exe
注意:pytorch-py36默认在anaconda目录下的envs文件夹中。下面的python.exe
注意:pytorch-py36默认在anaconda目录下的envs文件夹中。下面的python.exe
小小测试下:
还是之前按那个输出pytorch 版本的语句测试
得到结果为:
感谢如下链接给的指导:
https://www.cnblogs.com/zhouzhiyao/p/11784055.html
https://blog.csdn.net/aa3615058/article/details/89339790
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