pytorch 小例子 demo 使用demo

《探索PyTorch:从入门到实践的demo全解析》:此文为AI自动生成 在深度学习的广袤天地里,PyTorch已然成为一颗璀璨夺目的明星,熠熠生辉。它由Facebook人工智能研究团队精心打造,以其卓越的性能、简洁的语法和强大的功能,为广大研究者和开发者提供了一个得心应手的工具,助力他们在深度学习的征程中披荆斩棘,探索未知。无论是初出茅庐、对深度学习满怀热忱的新手,还是经验丰富、在领域内深耕多年的行家,这篇PyTorch Demo大全都将成为你们不可或缺的得力助手。 阅读详情

我使用anaconda3,建议大家也用这个,好用!!!

假设你安装完了anaconda3.

一、创建一个测试Demo的实验环境

conda create -n PyTorch-demo python=3.6
The following NEW packages will be INSTALLED:

    ca-certificates: 2018.03.07-0
    certifi:         2018.4.16-py36_0
    libcxx:          4.0.1-h579ed51_0
    libcxxabi:       4.0.1-hebd6815_0
    libedit:         3.1.20170329-hb402a30_2
    libffi:          3.2.1-h475c297_4
    ncurses:         6.1-h0a44026_0
    openssl:         1.0.2o-h1de35cc_1
    pip:             10.0.1-py36_0
    python:          3.6.6-hc167b69_0
    readline:        7.0-hc1231fa_4
    setuptools:      39.2.0-py36_0
    sqlite:          3.24.0-ha441bb4_0
    tk:              8.6.7-h35a86e2_3
    wheel:           0.31.1-py36_0
    xz:              5.2.4-h1de35cc_4
    zlib:            1.2.11-hf3cbc9b_2

Proceed ([y]/n)? y

二、安装需要的一些环境,包括pytorch

激活环境,并进入

source activate PyTorch-demo
给conda添加清华镜像
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --set show_channel_urls yes

安装环境依赖

conda install numpy pyyaml mkl mkl-include setuptools cmake cffi typing

pip install opencv-python matplotlib scikit-image tqdm tensorboardX 
conda install pytorch-cpu torchvision-cpu -c pytorch


#for GPU

conda install pytorch torchvision cuda80 -c pytorch

三、测试pytorch

>>> import torch
>>> x=torch.ones(1,1,6,6)
>>> print(x)
tensor([[[[1., 1., 1., 1., 1., 1.],
          [1., 1., 1., 1., 1., 1.],
          [1., 1., 1., 1., 1., 1.],
          [1., 1., 1., 1., 1., 1.],
          [1., 1., 1., 1., 1., 1.],
          [1., 1., 1., 1., 1., 1.]]]])

 

PyTorch Mobile Demo on Android Pytorch Mobile Android DemoHelloWorld1. Model Preparation2. Cloning from github3. Gradle dependencies4. Reading image from Android Asset5. Loading TorchScript Module6. Preparing Input7. Run Inference8. Processing resultsPyTorchDemoAppImage ClassificationLa 阅读详情

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Jie Ou
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