lollows的博客

因项目需要安装低版本的pytorch=0.4.1。根据Previous PyTorch Versions进行安装（注意貌似python=2.7不可行，而且请预先安装好cuda 8.0）conda create -n pwc python=3.7conda activate pwcconda install pytorch=0.4.1 cuda80 -c pytorch接下来安装torchvision（注意指定其版本，不然会装成最新版）。pip install torchvision==0.2

使用nvcc -V查看cuda的版本，注意不是nvidia-smi。关于两者的区别：简而言之，CUDA有2个主要的API，runtime和driver API。nvidia-smi报告当前GPU driver的版本，而nvcc -V报告runtime的版本。一般而言，nvidia-smi报告的 CUDA 版本在数值上等于或高于 nvcc -V 报告的版本(为了兼容性，新的driver兼容旧的runtime API)。关于nvcc vs nvidia-smi更多的查看这里使用如下命令安装pytorch .

pytorch中.t()与T都表示转置，那么区别是什么呢？查阅官方文档，发现 .t() 是 .transpose函数的简写版本，两者都只能对2维以下的tensor进行转置。>>> x = torch.randn(())>>> xtensor(0.1995)>>> torch.t(x)tensor(0.1995)>>&...