TorchSharp 项目下载及安装教程

TorchSharp 项目下载及安装教程

【免费下载链接】TorchSharp 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/tor/TorchSharp

1. 项目介绍

TorchSharp 是一个 .NET 库，提供了对 PyTorch 底层库的访问。它允许 .NET 开发者使用 C# 或 F# 等 .NET 语言来构建和训练深度学习模型，而无需切换到 Python 环境。TorchSharp 的设计目标是尽可能接近 PyTorch 的体验，同时充分利用 .NET 的静态类型系统。

2. 项目下载位置

你可以通过以下链接访问 TorchSharp 的 GitHub 仓库进行下载：

TorchSharp GitHub 仓库

3. 项目安装环境配置

3.1 系统要求

• 操作系统: Windows, Linux, macOS
• .NET 版本: .NET 6 或更高版本
• Python 环境: 如果你已经安装了 PyTorch，可以通过本地 Python 环境中的 PyTorch 库来使用 TorchSharp。

3.2 环境配置示例

以下是配置环境的步骤：

1. 安装 .NET SDK: 确保你已经安装了 .NET 6 或更高版本的 SDK。你可以从 .NET 官方网站 下载并安装。

2. 安装 PyTorch: 如果你希望通过本地 Python 环境中的 PyTorch 库来使用 TorchSharp，请确保你已经安装了 PyTorch。你可以通过以下命令安装：

   pip install torch
   

3. 配置环境变量（可选）: 如果你希望通过本地 Python 环境中的 PyTorch 库来使用 TorchSharp，你可能需要配置环境变量以加载 PyTorch 的本地库。

   export LD_LIBRARY_PATH=/path/to/your/python/site-packages/torch/lib:$LD_LIBRARY_PATH
   

3.3 环境配置图片示例

4. 项目安装方式

4.1 通过 NuGet 安装

你可以通过 NuGet 包管理器安装 TorchSharp。打开你的项目文件（.csproj 或 .fsproj），并添加以下包引用：

<PackageReference Include="TorchSharp" Version="0.99.3" />

4.2 通过源码编译安装

1. 克隆仓库: 使用 Git 克隆 TorchSharp 仓库到本地：

   git clone https://github.com/xamarin/TorchSharp.git
   

2. 编译项目: 进入项目目录并使用 .NET CLI 编译项目：

   cd TorchSharp
   dotnet build
   

5. 项目处理脚本

以下是一个简单的示例脚本，展示了如何使用 TorchSharp 创建一个简单的神经网络并进行训练：

using TorchSharp;
using static TorchSharp.torch;
using static TorchSharp.torch.nn;

class Program
{
    static void Main(string[] args)
    {
        var lin1 = Linear(1000, 100);
        var lin2 = Linear(100, 10);
        var seq = Sequential(
            ("lin1", lin1),
            ("relu1", ReLU()),
            ("drop1", Dropout(0.1)),
            ("lin2", lin2)
        );

        using var x = torch.randn(64, 1000);
        using var y = torch.randn(64, 10);

        var optimizer = torch.optim.Adam(seq.parameters());

        for (int i = 0; i < 10; i++)
        {
            using var eval = seq.forward(x);
            using var output = functional.mse_loss(eval, y, Reduction.Sum);
            optimizer.zero_grad();
            output.backward();
            optimizer.step();
        }
    }
}

这个脚本创建了一个简单的两层神经网络，并使用 Adam 优化器进行训练。

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通过以上步骤，你应该能够成功下载、安装并使用 TorchSharp 进行深度学习模型的开发。

【免费下载链接】TorchSharp 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/tor/TorchSharp