【深入浅出PyTorch】第一、二章：PyTorch的简介和安装、PyTorch基础知识

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本博客是【深入浅出PyTorch】课程的笔记。

1.1 PyTorch简介

PyTorch是当前难得的简介优雅且高效快速的框架。

1.1.1 PyTorch的发展

下图是来自paper with code网站，颜色面积代表使用该框架的论文公开代码库数量，可以看到PyTorch逐渐在学术界和工业界都走向主导地位。

paper with code

1.1.2 PyTorch的优势

  • 更加简洁
  • 上手快
  • 有良好的文档和社区支持
  • 项目开源
  • 可以更好的调试代码
  • 越来越完善的扩展库，活力旺盛，正直当打之年

1.2 PyTorch安装

由于本人装过很多次PyTorch，本次笔记暂跳过一些步骤（将来时间充裕时再补充）

1.2.1 Anaconda安装

建议安装miniconda

创建虚拟环境

查看现存虚拟环境

conda env list

创建虚拟环境

conda create -n ENV_NAME python==version

安装包

conda install package_name

卸载包

conda remove package_name

显示所有的包

conda list

删除虚拟环境

conda remove -n ENV_NAME --all

激活环境

conda activate ENV_NAME
source activate ENV_NAME

退出当前环境

conda deactivate

换源

在安装包的时候，conda 默认下载地址有的时候下载速度会很慢，因此我们需要换到国内源以加速下载。以下记录Linux系统下的换源。

pip换源

借助pip.conf文件来换源

cd ~
mkdir .pip
cd .pip
vi pip.conf

随后在pip.conf文件中添加下方内容：

[global]
index-url = http://pypi.douban.com/simple
[install]
use-mirrors =true
mirrors =http://pypi.douban.com/simple/
trusted-host =pypi.douban.com

conda换源（清华源）官方换源帮助

借助.condarc文件换源

cd ~
vi .condarc

随后将下面内容添加到.condarc中：

channels:
  - defaults
show_channel_urls: true
default_channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
  conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud

我们可以通过conda config --show defalt_channels检查是否换源成功，如果出现下图，即代表换源成功。

channels

1.2.2 查看显卡

nvidia-smi，查看版本号（Driver version, CUDA version），安装PyTorch时是可以向下兼容的，具体适配表如下：

version

1.2.3 安装PyTorch

官网安装

略

离线下载

下载地址：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/

通过这个下载地址下载对应版本的pytorch和torchvision

cd package_location
conda activate ENV_NAME

conda install --offline pytorch包全称
conda install --offline torchvision包全称

检验是否安装成功

import torch
torch.cuda.is_availabel()

1.2.4 IDE安装

可选，推荐vscode

1.3 PyTorch学习资源

  1. Awesome-pytorch-list：目前已获得13K Star，包含了NLP，CV，常见库，论文实现以及其他项目
  2. PyTorch官方文档
  3. 动手深度学习：李沐老师主讲的深度学习入门课，书籍、视频、代码非常完善，强烈推荐👍
  4. pytorch-handbook：PyTorch手中书
  5. PyTorch官方社区
  6. PyTorch官方tutorials：官方编写的教程，可以结合colab边动手边学习
  7. Awesome-PyTorch-Chinese：优质中文资源
  8. 深入浅出PyTorch：本笔记的来源，用心整理的资料

第二章 PyTorch基础知识

PyTorch基础知识，内容比较简单，链接贴在这方便查看。