作为一个近年来才进入大众视野的工具,pytorch由于其舒适的使用感(很多可以直接调用的函数方法、对新手的友好度极高)在机器学习和深度学习方面的应用更加广泛。
以下是个人在使用pytorch一段时间后的一点感受(可跳过( ̄▽ ̄)")
首先,最直观的感受是pytorch定义网络结构简单,而且还很直观灵活。这点除了使编写代码时更加简洁明了,而且使代码阅读者有更加清晰的思路对代码进行了解,这对于我这种正在学习神经网络的小白来说非常友好,结构清晰明了:那一层是做什么的,它的输入输出有什么含义等等。
其次,就是可调用的函数更多,能够更便利地实现很多想实现得到功能。正因如此,当我有一点想法的时候能够很快进行编码验证,想法的实现门槛就下降了。目前还没有很深入地了解pytorch,不过是在实操的基础上做了一些了解,相信今后我还能发现更多的有点。
话不多说(虽然已经说了很多废话了),尽快开始我们的pytorch的安装吧,我装了近一天半,现在回想起来还是一把心酸泪hhhh,希望我遇到的一些问题能够给你提供一些解决问题的思路,加油。
- 通过pip安装
最直接的一个方法就是通过命令行进行安装,安装语句:pip install pytorch,在用这个方法的时候出现了一个很窒息的问题,我当时不清楚有"国内源",所以输入命令行后就一直等待下载,真的等到天荒地老(比较大的包在下载的过程中不仅下得慢而且很容易断),但是整了一下午当在python的IDLE里import torch的时候还是会无法显示,总而言之pip安装很麻烦而且容易出错,但是安装语句简单。
- 通过pycharm安装
通过从网上搜到的教程,在pycharm里下载的pytorch,我尝试了很多镜像源,起初用处都不大,于是我下了一个比较旧版本的Python(3.6)更换了环境后,终于下载好了(感动落泪)
本文分享了pytorch在机器学习和深度学习方面的使用感受,其定义网络结构简单直观,可调用函数多,对新手友好。还介绍了两种安装方法,通过pip安装语句简单但易出错,通过pycharm安装需尝试不同镜像源,甚至更换Python版本。
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