基础环境搭建
在配置好显卡驱动、cuda、cudnn、anaconda3的基础上安装Pytorch。基础环境配置见我的另一篇博客:详解ubuntu18.04+GTX960m的440版本驱动+python3.6+anaconda+ cuda9.0+cudnn7.6.5+pycharm+tensorflow1.12.0。
名称解释
1、Pytorch
PyTorch的前身是Torch,其底层和Torch框架一样,但是使用Python重新写了很多内容,不仅更加灵活,支持动态图,而且提供了Python接口。它是由Torch7团队开发,是一个以Python优先的深度学习框架,不仅能够实现强大的GPU加速,同时还支持动态神经网络,这是很多主流深度学习框架比如Tensorflow等都不支持的。
PyTorch既可以看作加入了GPU支持的numpy,同时也可以看成一个拥有自动求导功能的强大的深度神经网络。除了Facebook外,它已经被Twitter、CMU和Salesforce等机构采用—选自《百度百科》
2、torchvision
torchvision包是服务于pytorch深度学习框架的,用来生成图片,视频数据集,和一些流行的模型类和预训练模型—选自torchvision的理解和学习
安装
1、conda创建虚拟环境
conda create -n pytorch python=

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