无需安装！在线PyTorch沙盒环境体验深度学习

快速体验

1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
2. 输入框内输入如下内容：

   开发一个基于浏览器的PyTorch在线实验环境，功能包括：1.免安装的PyTorch运行环境；2.预装常用数据集和示例代码；3.实时代码执行和可视化；4.临时文件存储空间；5.协作分享功能。要求响应快速，支持基本的模型训练和测试，适合快速验证想法。

3. 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果

最近想尝试用PyTorch做些小实验，但本地机器配置不够，安装环境又麻烦。偶然发现了一个在线PyTorch开发方案，不用折腾环境就能直接跑模型，特别适合快速验证想法。这里分享一下我的使用体验。

1. 为何选择在线环境

传统PyTorch开发需要：

1. 安装Python和PyTorch（CUDA驱动更是噩梦）
2. 配置Jupyter或IDE环境
3. 手动下载管理数据集

而在线方案打开浏览器就能用，特别适合： - 临时测试某个网络结构 - 教学演示场景 - 多设备协作场景 - 低配电脑应急使用

2. 核心功能实测

我用的这个平台提供了完整功能链：

1. 开箱即用的环境：加载即包含PyTorch 2.0+和常用库（NumPy、Matplotlib等）
2. 预置数据集：MNIST/CIFAR-10等经典数据集直接import可用
3. 实时代码执行：写完代码块立即看到输出，类似Jupyter体验
4. 可视化支持：训练过程实时绘制loss曲线，支持TensorBoard
5. 临时存储：运行时产生的文件可保留24小时

3. 典型使用场景

3.1 快速原型验证

比如测试一个简单的CNN模型：

1. 新建项目选择PyTorch模板
2. 修改网络结构和超参数
3. 直接运行观察准确率变化

全程不用考虑环境冲突问题，5分钟就能完成基础验证。

3.2 教学演示

最方便的是可以生成分享链接：

1. 写好带注释的示例代码
2. 点击生成可交互的分享页面
3. 学生打开就能看到实时运行效果

再也不用担心学生环境配置出问题了。

4. 使用技巧

经过多次使用，总结几个实用技巧：

1. 善用模板库里的示例项目
2. 大数据集建议先采样小批量测试
3. 复杂模型训练时注意右上角的运行时间提示
4. 重要结果及时下载到本地

5. 局限与应对

当然也有需要注意的地方：

• GPU资源有限制（适合中小规模模型）
• 长时间训练可能中断（适合1小时内的实验）
• 自定义数据集需要压缩上传

建议把大任务拆分成小实验分步验证。

实际体验

我在InsCode(快马)平台上试做了个图像分类demo：

1. 选择PyTorch模板自动生成基础代码
2. 上传自己的猫狗图片集
3. 调整了ResNet18的最后全连接层
4. 一键部署后直接看到训练过程

整个过程没碰过命令行，特别适合我这种怕麻烦的人。最大的感受就是：当你想快速验证一个想法时，这种即开即用的沙盒环境，比从零配环境高效太多。

快速体验

1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
2. 输入框内输入如下内容：

   开发一个基于浏览器的PyTorch在线实验环境，功能包括：1.免安装的PyTorch运行环境；2.预装常用数据集和示例代码；3.实时代码执行和可视化；4.临时文件存储空间；5.协作分享功能。要求响应快速，支持基本的模型训练和测试，适合快速验证想法。

3. 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果