FAIR( Facebook AI Research,Facebook人工智能研究院 )于2017年初发布 PyTorch,早期的 Torch 使用 Lua 语言作为接口,门槛较高。后期使用 python 语言对接口进行重构,推出了 Pythorch。
简单来说,Pytorch 就是一个 Python 工具包,通过 import torch
导入使用
推荐方法
PyTorch 是一个加速算法模型研究到产品部署的开源机器学习框架
推荐使用 :官方下载地址,此处以 CPU 版本为例:
# 安装 3 个包,分别是torch, torchvision,torchaudio
pip3 install torch torchvision torchaudio
其他方法
若下载速度过慢,可离线下载对应的包,手动进行安装:whl 下载地址 | CSDN 教程
将下载好的文件移动到对应的目录中即可:
#先安装torch
pip install "torch-1.8.0+cpu-cp38-cp38-win_amd64.whl"
#安装torch成功后再安装torchvision
pip install "torchvision-0.9.0+cpu-cp38-cp38-win_amd64.whl"
手动下载的还需注意 pytorch 与 torchvision 版本对应关系,给出最近版本说明,具体可查找:torchvision
安装完成后检测:
import torch
print(torch.__version__)
print('gpu:', torch.cuda.is_available())
PyTorch_intro.md
:以龙良曲讲解视频为主。
参考对应的课程代码和资源resources\Deep-Learning-with-PyTorch-Tutorials
如果前期有 TF 学习基础,可直接结合 YOLO 模型的方式进行学习
其他参照书籍:
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《深度学习框架PyTorch:入门与实践》:对应目录
resources\pytorch-book-master
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官方权威的 PyTorch 教程书 《Deep Learning with PyTorch》 |官网的基本摘录版 | 基本摘录的中文翻译版