Pytorch：入门指南和 PyTorch 的 GPU版本安装(非常详细)

Pytorch: 入门指南和 PyTorch 的 GPU版本安装(非常详细)

Copyright: Jingmin Wei, Pattern Recognition and Intelligent System, School of Artificial and Intelligence, Huazhong University of Science and Technology

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本教程不商用，仅供学习和参考交流使用，如需转载，请联系本人。

教程前言

本教程为 Pytorch 入门到精通教程。

概览

第一阶段： 我们将介绍一些基础知识，从最简单的张量操作开始，一步步深入：核心模块 torch.nn 与操作算子，数据预处理与数据加载器构建，损失函数，优化器，网络模型搭建，网络参数计算，深度神经网络搭建框架与搭建实例。

在这一部分，我们将学习到：

• 实现高维矩阵的计算，索引，变换，变量的自动微分。

• 卷积，池化，全连接，循环，BN，GN，Dropout 等核心网络层的算法原理和实现方式。ReLU 及其变种, Softplus, Softmax 等常用的 Activation Function。感受野和空洞卷积相关理论。

• 交叉熵，均方误差等损失函数，SGD, Adam 等常用的经典优化器。

• 不同的数据增强方式，文字和图像数据的预处理和可视化。学习处理 IRIS鸢尾花，波士顿房价，Fashion-MNIST，IMDB 等常用数据集。

• 学习如何计算网络的卷积，池化，全连接层的参数，根据要求计算并搭建不同的神经网络。

第二阶段： 我们将介绍全连接神经网络和任务实现：

学习多层感知机(全连接网络)，实现基础的分类和回归任务。通过全连接神经网络实现垃圾邮件分类，波士顿房价预测。

第三阶段： 我们将学习不同的 CNN 的结构和原理。从这一部分开始，建议大家结合论文原文理解代码。这也是整个教程的核心部分。

• 学习卷积网络的基本构成，并搭建简单的网络实现 Fashion-MNIST 的识别。

• 利用爬虫爬取数据集，利用预训练的 VGG 网络在 ImageNet 上进行分类任务的分析。

• 微调预训练的网络实现猴子，猫狗分类等任务。

• 重难点：学习诸如 LeNet, AlexNet, NiN, VGG, GooLeNet, ResNet, DenseNet 的经典卷积网络模型。深入理解网络背后的结构，核心思想，优化理论，并用代码对论文中的网络结构进行复现。

第四阶段： 学习不同的循环神经网络，LSTM 和 GRU 。学习文本的预处理方法，并搭建不同的 RNN ，实现文本分类和情感预测等自然语言处理的常见任务。

第五阶段： 更加细化的学习一些经典算法和任务：

图像风格迁移，自编码器，图像语义分割，图卷积神经网络，图像目标检测与跟踪。

• 我们将用一些经典网络模型，比如说 VGG19 ，实现图像风格迁移，图像语义分割等任务，感受现在很多流行的图像软件中，核心的风格算法的魅力。

• 我们将用神经网络实现自编码器 Auto-encoder，实现基于神经网络的无监督学习(自监督学习)，对数据降维分析，并对比它 PCA 主成分分析的效果。

• 我们将学习半监督实现的图卷积神经网络，实现论文的分类，并对比 LP 标签传播半监督学习算法的效果。

• 我们将学习 FCN, U-Net, SegNet 等经典的语义分割网络，并实现相关的图像语义分割任务。

• 我们也将学习目标检测中的基础知识： IoU, mAP, NMS, FPN, 样本不均衡问题…探索 RetinaNet, Faster R-CNN, SSD, YOLO 等目标检测网络框架的魅力。

第六阶段，还没想好。 虽然深度强化学习，对抗学习等自己也有相关笔记的教程参考，但是这部分是 tensorflow 写的，之后有时间再补上吧。然后一些其他的，比如说集成学习算法优化等等，也可以写在这一部分。一些轻量网络的实现也可以作为拓展写在这。还有不知道啥时候更新的对抗攻击，Transformer，Diffusion 啥的，这是后话了。

本教程不会详细地说明每一个使用方法的数学推导。 比如说，本教程不会着重告诉你，激活函数怎么来的？损失函数(比如说 Sigmoid, ReLU 等)的梯度怎么推导？随机梯度下降法是怎么一回事？遇到相关概念，不明确的请自行查阅相关资料。

本教程侧重点为：通过实战，解决不同的分类回归问题；如何计算网络参数，搭建不同的网络模型；一些经典的神经网络模型和算法的代码实现；模型可视化，网络特征提取和可视化，结果可视化；模型的精度与损失的分析；一些经典的深度学习任务实现：高维数据回归预测，图像识别，文字分类，情感分析，风格迁移，语义分割，目标检测，对抗学习，自编码降维，图卷积半监督学习等等。

基础知识要求

如果没有以下某些基础的也不必担心，你可以直接看代码，在学代码写代码的同时，遇到相关问题，去搜索查阅相关即可。基础知识都不是太难理解，一旦入门，就足以攻克 PyTorch 所需要的数学知识部分。

本教程阅读前需要读者掌握一定的基础知识：

• 高等数学，线性代数，概率论等数学基础。 其中，矩阵的基本运算，函数求偏导，链式法则求梯度等相关数学知识是必要的。
• 对于机器学习(监督学习，无监督学习，半监督学习)，深度学习有一定的基本概念认识。
• Python 语言基础。尤其是面向对象的基础，一定程度的 numpy, matplotlib, pandas 的数据处理和可视化基础。
• 机器学习基础。了解梯度下降法及其变种，了解损失函数(交叉熵，均方误差等)。接触过类似于感知器，线性回归，Logistic 回归，SVM 等机器学习的基础算法。
• 非必须：自己实现过，或者调用过 scikit-learn 实现一些分类或回归任务
• 非必须：一定的信号与系统基础知识。对于卷积，池化，归一化等操作有基本认识。
• 非必须：一定的图像知识基础，了解彩色图，灰度图，二值图，通道相关概念。了解一些常用的图像增强，图像变换的算法。一定的自然语言处理基础，了解 Word2Vec ，停顿词等相关概念。

Python 安装。非常非常不推荐廖老师的教程里的安装方式，如果你只安装一个 Python 解释器，那么你需要用很多次 pip 命令一个一个安装管理需要的库，而且解释器自带的 IDLE 写起代码来非常不方便。 我们一般使用的是 Anaconda3 科学计算环境 + VSCode / Pycharm IDE 。Anaconda内置了很多常用库和 Jupyter Notebook ，而现代的 IDE 会让代码的书写更加的方便和漂亮。

Jupyter Notebook 是一个交互式的 python 编程环境，文件后缀为.ipynb。它支持 cell 编程方式，支持 Markdown 语法，支持多种文件格式导出。非常适合用来保存网络的训练预测结果，边写代码边做笔记，和随时随地的 debug 。第一次用 cell 可能会不太习惯，一旦上手你会发现它非常非常好用。一般 Anaconda 安装后就有内置的 Jupyter，但是有环境目录的限制，所以可以通过 VSCode 和 Pycharm 里安装 Jupyter 插件来使用。

Python 基础。可以看廖老师的教程。一般三天内即可入门，学完面向对象编程那一章节即可。面向对象部分重点提一下，如果你有 C++/JAVA 等面向对象语言基础，那么 Python 的面向对象其实也就是举一反三的事。如果你没有的话，一定要去学习一下，因为我们的网络搭建多数采用的是类继承 torch.nn.Module 的方法，数据集构建也是采用的类继承 torch.utils.data.Data 的方法。

数据处理和可视化基础。推荐北理的慕课。很多 Python 的科学计算和机器学习库是边用边学的，掌握基本的原理后，其他的方法只需在使用的时候查阅资料，了解相关参数和使用方式即可。但是有几个库推荐大家一定要系统学习一下：numpy, matplotlib, pandas, re。 这几个库上手难度因人而异。如果你在 C/C++/JAVA 等语言中，系统学习过数组，那么numpy 你可以轻松掌握；如果你有 matlab 的绘图经验，那么 matplotlib 你能轻松上手；如果你有 sql/excel 等数据管理经验，pa