人工智能-作业1：配置PytTorch环境并利用PyTorch实 现反向传播

已于 2022-05-01 10:15:21 修改
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文章标签： 人工智能
于 2022-05-01 00:02:04 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zhang17005/article/details/124519368
本文档详细介绍了如何配置PyTorch环境，包括安装PyCharm、Python、Anaconda和CUDA 10.0，以及PyTorch的安装。接着，解释了反向传播的概念，通过链式法则和计算图来理解反向传播的过程，并提供了PyTorch中计算梯度的步骤。最后，文中展示了PyTorch计算过程的直观示意图。

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人工智能-作业1：配置PytTorch环境并利用PyTorch实 现反向传播

安装PyCharm

  1. 进入官网下载安装包https://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=windows；
  2. 进行安装，按照下图进行勾选在这里插入图片描述
  3. 安装成功

安装Python

  1. 进入官网下载https://www.python.org/downloads/release/python-3104/
    在这里插入图片描述

  2. 进行安装在这里插入图片描述

  3. 配置环境变量，将python安装地址复制进去在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

  4. 功能检测，cmd输入python进行检测，则安装成功在这里插入图片描述

安装PyCharm

  1. 安装Anaconda
    https://www.anaconda.com/products/distribution#Downloads

  2. 安装CUDA 10.0
    谷歌搜索“cuda download”进入https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
    然后选择win10版本的local版本，点击右下角的dowload，大概2.4G左右

  3. Pytorch的安装
    打开pytorch官网，即https://pytorch.org/，点击“install”，然后进入版本的选择页面。在这里插入图片描述
    然后将下面这条Command命令复制，以管理员身份运行cmd，并将刚刚这条命令粘贴到控制台上。即可安装。

  4. 安装pycharm并进行环境配置
    在这里插入图片描述
    ##实现反向传播

由于不是很懂这一块的知识，于是去看了几篇大佬的博客进行了恶补……
先贴代码

import torch
 
# 假设w的初始值为
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