大家好,PyTorch这款由Facebook的人工智能研究实验室(FAIR)开发的开源机器学习库,已经成为深度学习领域的明星。PyTorch凭借动态计算图、GPU加速和强大的生态系统,深受研究者和开发者的广泛好评。
本文将介绍PyTorch的相关知识,并辅以代码示例解释,通过这些内容帮助大家理解PyTorch,为进一步的学习和应用打下坚实的基础。
1.监督学习的计算图
计算图是有向无环图(DAG),代表神经网络中执行的操作序列。在监督学习中,这些图有助于可视化数据和操作的流动,使理解、优化和调试模型变得更加容易。PyTorch采用动态计算图,即在程序运行过程中实时构建计算图,这种设计赋予了PyTorch极高的灵活性,便于在程序执行过程中对计算图结构进行动态调整和操作。
2.安装PyTorch
安装PyTorch比较简单,根据首选包管理器和平台,可以选择以下方法:
2.1 使用pip
要使用pip安装PyTorch,请打开终端或命令提示符并执行以下命令:
-
CPU版本:
pip install torch torchvision -f https://download.pytorch.org/whl/cpu/torch_stable.html
-
GPU版本(带CUDA支持):
pip install torch torchvision -f https://download.pytorch.org/whl/cu111/torch_stable.html
小提示: 在安装指令中,需要将cu111
替换为设置对应的正确CUDA版本(例如,cu101
,cu110
)。可以访问PyTorch的官方网站找到与系统配置相匹配的正确版本,并选择需要的特定配置。
2.2 使用conda
要使用conda安装PyTorch,请打开终端或命令提示符并执行以下命令:
-
CPU版本: