基于cpu安装pytorch框架

部署运行你感兴趣的模型镜像

入学前提前接触一下深度学习的内容,给以后做铺垫:

  1. 安装好Anaconda
  2. 打开anaconda prompt
  3. 跟着这个blog做:https://blog.youkuaiyun.com/qq_46542320/article/details/129801880?spm=1001.2101.3001.6650.5&utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7ECTRLIST%7ERate-5-129801880-blog-107489113.235%5Ev43%5Epc_blog_bottom_relevance_base3&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7ECTRLIST%7ERate-5-129801880-blog-107489113.235%5Ev43%5Epc_blog_bottom_relevance_base3&utm_relevant_index=8
  4. 安装好基于cpu的pytorch之后,由于做项目都在pycharm上,所以还要在导入解释器,具体步骤参考这个blog的后半部分:https://blog.youkuaiyun.com/qq_40467656/article/details/107489113
  5. 以后新项目直接在这个解释器上面跑就行
  6. 测试:

因为之前试着安装过现在跑不起来了,但是东西还在电脑里面,一切从头来了一遍,还出现过引用之前文件路径导致最后报错,所以感谢这两位作者的blog的内容,给我节省了很多时间

安装好以后就可以做一些简单的深度学习项目入门了,先入个门,后面开学了真正开始科研换个好点的游戏本或者用实验室的电脑做。

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PyTorch 2.5

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PyTorch
Cuda

PyTorch 是一个开源的 Python 机器学习库,基于 Torch 库,底层由 C++ 实现,应用于人工智能领域,如计算机视觉和自然语言处理

基于PyTorch框架实现狗品种识别,有以下实现方法和技术方案。 ### 实现方法 - **数据集构建**:构建包含多种狗品种的大规模定制数据集,如构建一个包含37个猫狗品种(含狗品种)的数据集,共计13,983张标注图像,也可使用包含训练集、验证集和测试集的大规模标注数据集,例如训练集12879张图像、验证集736张图像和测试集368张图像 [^1][^2]。 - **模型训练与优化**:基于PyTorch深度学习框架进行模型训练与优化。可以采用数据增强、迁移学习和模型优化技术。数据增强可增加数据的多样性,迁移学习能利用预训练模型的知识,加速模型的训练和提高性能 [^1][^2]。 - **图像特征提取与识别**:图像识别是在提取图像特征的基础上,对图像的不同模式目标和对象进行识别。常用的卷积神经网络模型有LeNet、AleXNet、GoogLeNet、VGGNet、ResNet等,可选择合适的模型构建卷积神经网络来解决狗品种识别问题,如使用结构较为简单的AleXNet网络,并引入预训练模型 [^4]。 ### 技术方案 - **系统架构**:系统后端基于PyTorch进行模型训练与优化,前端开发用户友好的图形化界面(UI),集成登录注册、图像上传、实时检测、结果可视化等功能,为实际应用提供便利 [^1]。 - **框架优势**:PyTorch是开源的深度学习框架,以动态计算图和易用性著称,提供丰富的工具和库,开发者能快速构建和训练深度学习模型,其灵活性和强大功能为狗品种识别模型的实现提供坚实基础 [^3]。 ### 代码示例 以下是一个简单的基于PyTorch和AleXNet的图像分类代码示例框架: ```python import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torchvision import datasets, transforms, models # 数据预处理 transform = transforms.Compose([ transforms.Resize((224, 224)), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406], std=[0.229, 0.224, 0.225]) ]) # 加载数据集 train_dataset = datasets.ImageFolder(root='path/to/train_data', transform=transform) train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=32, shuffle=True) # 加载预训练的AleXNet模型 model = models.alexnet(pretrained=True) # 修改最后一层全连接层以适应狗品种分类任务 num_ftrs = model.classifier[6].in_features model.classifier[6] = nn.Linear(num_ftrs, num_classes) # num_classes为狗品种的数量 # 定义损失函数和优化器 criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9) # 训练模型 device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") model.to(device) for epoch in range(10): running_loss = 0.0 for i, data in enumerate(train_loader, 0): inputs, labels = data[0].to(device), data[1].to(device) optimizer.zero_grad() outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step() running_loss += loss.item() print(f'Epoch {epoch + 1}, Loss: {running_loss / len(train_loader)}') print('Finished Training') ```
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