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Pytorch教程(一)开发环境搭建

PyTorch 迷途小书童 0评论

软硬件环境

  • windows 10 64bit
  • cuda 10.1
  • pytorch 1.6
  • anaconda with python 3.7
  • nvidia geforce 1660

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简介

目前的深度学习框架很多,如TensorflowPytorchKerasFastAICNTK等等,这些框架各有优缺点,尤其是TensorflowPytorch,使用都非常广泛,那么应该如何进行选择呢?这应该是每一位即将开始学习深度学习的童鞋比较困惑的问题。下面先看看github上各种框架的一个使用统计

pytorch

选择pytorch的几大理由

  • 动态计算图

    用法跟python更接近,比tensorflow更容易上手

  • 有助于理解深度学习的核心

    pytorch需要定义网络层、参数更新等步骤,可以帮助我们深刻理解深度学习

  • 动态图机制

    动态图机制在调试方面非常方便

  • 易于上手

    快速上手,学会后很容易切换到其它框架

安装python环境

这里我们使用anaconda这个集成环境,关于anaconda,我们前文 https://xugaoxiang.com/2019/12/08/anaconda/ 已经介绍过了,不了解的童鞋可以去看看。有了python环境,我们接下来创建一个专门为使用pytorch的虚拟环境

conda create -n pytorch1.6 python=3.7
conda activate pytorch1.6

安装nvidia驱动

nvidia官网 https://www.nvidia.cn/Download/index.aspx?lang=cn 下载驱动文件

pytorch

安装文件下载完成后,进行傻瓜式安装,最后来确认下是不是安装成功。方法是,打开 任务管理器 –> 性能 –> GPU 0

pytorch

安装pytorch

来到官网 https://pytorch.org/get-started/locally/,选择PyTorch Build为稳定版1.6.0、操作系统选择windowsPackage使用pipLanguage选择PythonCUDA选择10.1,这些都是需要根据自己的实际情况进行选择。可以看到,前面步骤中我们并没有单独安装CUDA,因为pytorch的安装过程中顺便把CUDA也安装好了,这点非常棒。

pytorch

pip install torch==1.6.0+cu101 torchvision==0.7.0+cu101 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

如果没有GPU环境,安装命令是

pip install torch==1.6.0+cpu torchvision==0.7.0+cpu -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

验证pytorch环境

(pytorch1.6) PS C:\Windows\system32> python
Python 3.7.9 (default, Aug 31 2020, 17:10:11) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)] :: Anaconda, Inc. on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import torch
>>> torch.__version__
'1.6.0+cu101'
>>> torch.cuda.is_available()
True
>>>

另外,可以通过nvidia-smi命令来查看当前进程使用GPU资源的情况

pytorch

参考资料

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