PyTorch入门精简资料（一） PyTorch的基本概念

Datawhale_Task1    PyTorch的基本概念

1. 什么是Pytorch，为什么选择Pytroch？
2. Pytroch的安装
3. 配置Python环境
4. 准备Python管理器
5. 通过命令行安装PyTorch
6. PyTorch基础概念
7. 通用代码实现流程(实现一个深度学习的代码流程)

1.什么是PyTorch,为什么选择PyTorch?

PyTorch以Python 优先的深度学习框架。目前主流的深度学习框架有TensorFlow,PyTorch,Caffe等。

TensorFlow是Google推出的深度学习框架，TensorFlow是一个静态的框架，需要先计算在传入数据，进行计算。这样固定了计算的流程，势必带来了不灵活性，但目前TensorFlow仍是使用最多的框架。

PyTorch是Facebook推出的深度学习框架，PyTorch是一个动态的框架。PyTorch相对比较灵活，在学术科研上用得比较多一点，用户数增长迅速，甚至有超越TensorFlow的趋势。学术研究个人建议入手PyTorch（PyTorch可视化，tensorboardX）

Caffe由伯克利人工智能研究小组和伯克利视觉和学习中心开发,优点是简洁快速，缺点是缺少灵活性。笔者只是简单了解，并未用过。

笔者先接触TensorFlow，后接触PyTorch，然后个人觉得PyTorch更好用，还在学习当中。而且许多CV方向的最新进展基本都是PyTorch实现，这也证明PyTorch在学术界的大受欢迎。

学习资源链接：史上最全的PyTorch学习资源汇总   https://mp.weixin.qq.com/s/YO8hoZzOWy025LhPdBGpEA

PyTorch模型训练实用教程（附代码） https://mp.weixin.qq.com/s/c7QEnZ0_NTY1aUaoZ4nT7g

关于优化器        https://www.leiphone.com/news/201706/e0PuNeEzaXWsMPZX.html?viewType=weixin

2.PyTorch的安装

建议使用Anaconda管理深度学习框架环境，先安装CUDA9.0和cudnn7.5.0,确认安装成功

（查看CUDA版本：nvcc --vesion;查看cudnn版本），

再安装Anaconda

（1）安装Anaconda ,最好按照所需python版本选择Anaconda安装包

（2）安装好Anaconda，创建虚拟环境   conda create -n pytorch-0.4.1 python=3.6

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