Tor使用入门

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Tor使用入门

猫影
在2006年07月19日发表
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分类为互联网和发现
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中文维基百科上对Tor的描述是, “Tor专门防范流量过滤, 嗅探分析, 使用户免受其害. Tor在由onion routers (洋葱路由器) 组成的表层网 (overlay network) 上进行通讯, 可以实现匿名对外连接, 匿名隐藏服务.” 该项目曾经由Electronic Frontier Foundation (电子前线基金会, EFF) 赞助, EFF的使命是 “Defending Freedom in the Digital World”.

使用Tor, 首先应当保证计算机已直接连接到国际互联网. 在教育网内, 可以通过包月或使用教育网直通车 (8月31日前) 来实现.

然后, 到Tor主页下载包含Tor三件套(包含Tor, Privoxy和Vidalia). 当前版本为0.1.1.22. 在此直接给出Windows版下载地址.

下载后循个人习惯进行安装即可, 请安装包里的所有组件 (full), 可以放心的是这里面没有捆绑流氓软件.

安装完毕后, 启动Privoxy和Vidalia, 任务栏中会显示一个圆圈套P的图标Privoxy, 这是Privoxy. 还有一个洋葱图标, 那就是Vidalia了. 开始的时候洋葱是红色的, 启动时Vidalia会同时尝试启动Tor, 成功后洋葱会变成绿色Tor. 在洋葱上右键, 可以手动地切换Tor的状态.

当洋葱成功变成绿色时, 就可以对浏览器进行设置了.

如果使用Firefox的话, 只需要安装这个叫做Torbutton的extension即可, 安装后在Firefox的状态栏中会多一行显示Tor状态的文字 (默认设置), 单击其即可在Firefox中切换启用或禁用Tor连接. 见下图.

Torbutton

如果想手动设置的话, 可依下图设置. 如果想偷懒, 可以简单地只设置http代理为localhost:8118, 其余协议使用相同即可.

Firefox Setup

对于IE来说, 设置的方法和一般相同, 即把http代理设为localhost:8118即可. 需要注意, 如果你是通过拨号上网或VPN连接到国际网 (例如当你使用教育网直通车时就是用的VPN), 代理服务器应该在[Internet选项]->[连接]选项卡上部的 “拨号和虚拟转用网络设置” 中选中相应的连接, 再点击右侧的 “设置” 进入代理服务器选项中设置, 如下图所示.

IE setup

设置完毕后可以在浏览器地址栏中键入 wikipedia.org 以测试. 如果代理服务器设置无误, 这时Privoxy的图标应该变成绿色, 当有数据传输时, 还会变成一个动画的扇形图. 不多一会儿, Wikipedia的首页就能出现了.

希望我已经把这个事情讲清楚了, 如果这个简单的教程有不周之处, 欢迎指正.
<think>好的,我现在需要回答用户关于PyTorch框架的介绍和使用教程的问题。首先,我要整理用户提供的引用内容,确保信息准确。用户提到了五个引用,都是关于PyTorch的基本介绍、特点、安装步骤以及社区生态的。我需要将这些信息结构化,按照逻辑顺序呈现,比如先介绍框架,再讲特点,接着安装步骤,最后使用示例。 首先,确定用户的需求是了解PyTorch的框架介绍和使用教程。根据引用内容,PyTorch是由Facebook AI研究院开发的,基于Python,支持GPU加速的动态计算图,这些是核心特点。需要分点说明,比如动态计算图、张量操作、自动求导等。同时,用户可能关心安装步骤,引用中提到了通过conda和pip安装,需要注意版本匹配,尤其是CUDA的支持,这可能是一个常见的坑,需要强调检查安装是否成功的方法,比如引用5中的torch.cuda.is_available()。 接下来,使用教程部分需要简单示例,比如张量创建和模型搭建。根据引用中的信息,PyTorch与NumPy兼容,所以可以用类似NumPy的方式创建张量。然后,搭建一个简单的神经网络模型,使用nn.Module,这部分需要代码示例,确保语法正确,并且符合PyTorch的最新版本。 然后,生成相关问题。要考虑到用户可能进一步想知道PyTorch与其他框架的比较,动态计算图的优势,安装常见问题,社区资源,以及应用场景。这些问题需要基于引用内容,比如引用3提到了社区生态,引用5提到了安装问题,引用2和1提到了动态计算图,所以相关问题要覆盖这些方面。 最后,检查是否符合系统级指令:行内公式用$...$,独立公式用$$...$$,但当前问题不涉及数学公式,可能不需要。确保回答使用中文,结构清晰,分点说明,并在引用处正确添加标识。比如,动态计算图部分来自引用1和2,安装步骤来自引用4和5,社区生态来自引用3。 可能需要注意避免技术错误,比如确保安装命令正确,代码示例能运行。同时,保持回答简洁,但覆盖主要点,帮助用户快速理解PyTorch的核心概念和使用方法。</think>### PyTorch框架介绍及使用教程 PyTorch是由Facebook人工智能研究院(FAIR)开发的开源深度学习框架,以其动态计算图、灵活性和易用性成为科研与工业领域的首选工具[^2]。以下是核心内容: --- #### **1. PyTorch核心特点** 1. **动态计算图(Dynamic Computation Graph)** 支持实时构建和修改计算图,便于调试复杂模型(如RNN、Transformer)[^1]。 2. **张量(Tensor)操作** 提供GPU加速的多维数组(张量),语法与NumPy兼容,例如: ```python import torch x = torch.rand(3, 3) # 生成3x3随机张量 y = x.cuda() # 启用GPU加速 ``` 3. **自动求导(Autograd)** 通过`requires_grad=True`标记需要梯度的张量,自动计算反向传播[^1]。 4. **丰富的生态系统** 支持预训练模型库(如TorchVision、Hugging Face)、分布式训练及与NumPy/SciPy的交互[^3]。 --- #### **2. 安装与验证** - **安装命令(以CUDA 11.8为例)**: ```bash conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.8 -c pytorch -c nvidia ``` 或通过pip安装: ```bash pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 ``` - **验证安装成功**: ```python import torch print(torch.__version__) # 查看版本 print(torch.cuda.is_available()) # 检查GPU支持(应为True)[^5] ``` --- #### **3. 快速入门示例** **(1)张量运算** ```python a = torch.tensor([1, 2, 3.], requires_grad=True) b = a * 2 loss = b.sum() loss.backward() # 自动计算梯度 print(a.grad) # 输出梯度值:tensor([2., 2., 2.]) ``` **(2)搭建神经网络** ```python import torch.nn as nn class Net(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.fc = nn.Linear(10, 1) # 全连接层 def forward(self, x): return self.fc(x) model = Net().cuda() # 启用GPU ``` --- #### **4. 社区与资源** - **官方教程**:PyTorch官网提供从基础到进阶的教程。 - **工具库**: - TorchVision(图像处理) - TorchText(自然语言处理) - PyTorch Lightning(简化训练流程) ---
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