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  • Pytorch安装-Ubuntu 16.04安装 Pytorch详细教程
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    ID:(Art-Intelligence)
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    1. 引言

    关于显卡驱动安装,cudn安装,cudnn安装,可以参看我的另一篇博客,caffe安装的前半部分,有详细安装过程:
    https://blog.csdn.net/weixin_44222014/article/details/103130053

    本文主要介绍pytorch安装。

    本机环境:ubuntu16.04+pytorch0.4.1+python2.7+cuda8.0+cudn5

    2. 安装方法

    2.1 安装

    首先进入pytorch官网,往下拉会看到不同的安装选项
    根据自己电脑的配置选择不同的选项,例如我选择的stable版本、Linux系统、pip安装、python版本为2.7、cuda为8.0,如下图所示:
    pytorch官网
    在这里插入图片描述

    选择完之后下面会出现安装所需的命令,如下图
    在这里插入图片描述
    先后运行前两个命令就可以,网速慢的话只能慢慢等了,也可以离线下载,然后进行安装。

    安装成功第一条命令后是这样的:
    在这里插入图片描述
    安装成功第二条命令后是这样的:
    在这里插入图片描述

    2.2 测试

    下面测试是否安装成功,命令行中输入:

    python
    import torch
    torch.__version__
    
    

    没有问题的话,会输出版本为0.4.1,如下图所示:
    在这里插入图片描述

    以上只是基于pytorch0.4.1的安装方法,举一反三,同理可得,其他版本也是如此流程安装,比较简单,建议离线下载,然后安装~

    祝你成功,深度学习大有可为~

    您的支持,是我不断创作的最大动力~

    欢迎点赞关注留言交流~

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    在这里插入图片描述

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  • Pytorch 安装

    千次阅读 2019-04-10 13:43:15
    Pytorch 安装 已有Cuda 9.0,anaconda3,用conda命令安装pytorch conda install pytorch torchvision cuda90 -c pytorch 验证是否安装成功 python 然后依次输入 from __future__ import print_function import ...

    Pytorch 安装

    已有Cuda 9.0,anaconda3,用conda命令安装pytorch

    conda install pytorch torchvision cuda90 -c pytorch
    

    验证是否安装成功

    python
    

    然后依次输入

    from __future__ import print_function
    import torch
    x = torch.rand(5, 3)
    print(x)
    

    得到如下之类的输出

    0.1820  0.1333  0.2273
     0.9710  0.9239  0.4220
     0.5378  0.4325  0.6748
     0.1138  0.1160  0.1531
     0.3309  0.7117  0.6854
    [torch.FloatTensor of size 5x3]
    
    

    验证pytorch在当前GPU和cuda上是否能用

    import torch
    torch.cuda.is_available()
    

    在这里插入图片描述

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  • 通过anaconda安装python及pytorch安装

    千次阅读 热门讨论 2019-09-04 14:15:20
    通过anaconda安装python及pytorch安装教程,亲测可用python安装pytorch安装 python安装 第一步:https://www.anaconda.com/download/ 点击上面链接,出现下图界面: 第二步:点击上图中的Windows,出现下图: 第三...

    通过anaconda安装python及pytorch安装教程,亲测可用

    python安装

    第一步:https://www.anaconda.com/download/
    点击上面链接,出现下图界面:
    在这里插入图片描述
    第二步:点击上图中的Windows,出现下图:
    在这里插入图片描述
    第三步:点击download。如果是32位电脑点击32-bit的那行绿字,然后点击安装,一直点击下一步,所有设置默认即可。
    注:anaconda自带编辑器“spyder”,故不必再安装编辑器。
    第四步:在开始菜单找到spyder,如下图:
    在这里插入图片描述
    注:上图中的开始菜单是安装完pytorch的样子,到这一步不会出现spyder(py36torch040)和reset spyder settings(py36torch040)
    第五步:双击打开后如下图所示即为安装完毕:
    在这里插入图片描述

    pytorch安装

    第一步:打开Anaconda Prompt,输入
    conda create -n py36torch040 python=3.6
    第二步:完成后输入
    activate py36torch040
    第三步:接着输入
    conda install pytorch-cpu torchvision-cpu -c pytorch
    第四步:打开anaconda navigator
    在这里插入图片描述
    第五步:打开后下图这里选py36torch040
    在这里插入图片描述
    第六步:点击spyder选项下面的install,并等待自动安装。
    第七步:打开spyder(py36torch040),如下图所示即为安装成功:
    在这里插入图片描述

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  • win7 安装PyTorch

    千次阅读 2018-04-27 21:30:58
    win7 安装PyTorch并测试 4月25号,PyTorch官方支持windows安装,博主第一时间安装使用了,下面分享安装过程和测试案例。 安装anaconda,方法查看:https://blog.csdn.net/zyb228/article/details/77995520 版本...

    win7 安装PyTorch并测试

    4月25号,PyTorch官方支持windows安装,博主第一时间安装使用了,下面分享安装过程和测试案例。

    1. 安装anaconda,方法查看:https://blog.csdn.net/zyb228/article/details/77995520
      版本选择:anaconda3,python3.5的就可以

    2. 安装PyTorch:
      这里写图片描述

    由于conda安装很慢,而且出错,所以本文采用pip3安装,如下图:
    这里写图片描述

    测试:

    import torch
    import torch.nn as nn
    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    from torch.autograd import Variable
    
    
    # 超参数
    input_size = 1
    output_size = 1
    num = 60
    learning_rate = 0.002
    
    # 构造数据
    x_train = np.array([ [6.93], [4.168], [4.2], [5.5],[3.3], [6.71], 
                        [9.79], [6.3], [7.2],  [5.13], [7.997],
                        [10.71],  [7.59], [2.167],[3.1]], dtype=np.float32)
    
    y_train = np.array([[1.7], [2.76],  [2.596], [2.53], [1.573], 
                        [3.366], [1.221], [1.65], [2.904], [1.694],
                        [3.465], [2.827], [2.09], [3.19], [1.3]], dtype=np.float32)
    
    # 线性回归模型(Linear Regression Model)
    class LRegression(nn.Module):
        def __init__(self, input_size, output_size):
            super(LRegression, self).__init__()
            self.linear = nn.Linear(input_size, output_size)  
        
        def forward(self, x):
            out = self.linear(x)
            return out
    
    model = LRegression(input_size, output_size)
    
    loss_criterion = nn.MSELoss()
    #优化器Optimizer
    optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=learning_rate)  
    
    # 训练模型
    for i in range(num):
        # 将ndarray转换为Variabl
        inputs = Variable(torch.from_numpy(x_train))
        targets = Variable(torch.from_numpy(y_train))
    
        #前向传播
        optimizer.zero_grad()  
        outputs = model(inputs)
        loss = loss_criterion(outputs, targets)
        #反向传播
        loss.backward()
        #优化
        optimizer.step()
        
        if (i+1) % 5 == 0:
            print ('%d/%d, Loss: %.4f' 
                   %(i+1, num, loss.data[0]))
            
    # 显示
    inputs=Variable(torch.from_numpy(x_train))
    pred = model(inputs).data.numpy()
    plt.plot(x_train, y_train, 'ro', label='Original data')
    plt.plot(x_train, pred, label='Fitted line')
    plt.legend()
    plt.show()
    

    注:代码来源于网络
    效果:
    这里写图片描述

    最新版本的Pytorch 1.3 安装测试案例,
    训练模块代码由 博主 lyjiang1 根据最新安装的测试情况进行更新。
    感谢博主 lyjiang1!

    import torch
    import torch.nn as nn
    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as plt
    from torch.autograd import Variable
    
    
    # 超参数
    input_size = 1
    output_size = 1
    num = 60
    learning_rate = 0.002
    
    # 构造数据
    x_train = np.array([ [6.93], [4.168], [4.2], [5.5],[3.3], [6.71], 
                        [9.79], [6.3], [7.2],  [5.13], [7.997],
                        [10.71],  [7.59], [2.167],[3.1]], dtype=np.float32)
    
    y_train = np.array([[1.7], [2.76],  [2.596], [2.53], [1.573], 
                        [3.366], [1.221], [1.65], [2.904], [1.694],
                        [3.465], [2.827], [2.09], [3.19], [1.3]], dtype=np.float32)
    
    # 线性回归模型(Linear Regression Model)
    class LRegression(nn.Module):
        def __init__(self, input_size, output_size):
            super(LRegression, self).__init__()
            self.linear = nn.Linear(input_size, output_size)  
        
        def forward(self, x):
            out = self.linear(x)
            return out
    
    model = LRegression(input_size, output_size)
    
    loss_criterion = nn.MSELoss()
    #优化器Optimizer
    optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=learning_rate)  
    
    # 训练模型
    #这段训练模型代码 是由 lyjiang1 根据最新版本的Pytorch 修改的测试案例
    # 再次特别感谢 lyjiang1 !   
    for i in range(num):
        # 将ndarray转换为Variabl
        inputs = Variable(torch.from_numpy(x_train))
        targets = Variable(torch.from_numpy(y_train))
     
        #前向传播
        optimizer.zero_grad()  
        outputs = model(inputs)
        loss = loss_criterion(outputs, targets)
        #反向传播
        loss.backward()
        #优化
        optimizer.step()
        #a=loss.data[0] 老版本
        a=loss.item() #新版本
        if (i+1) % 5 == 0:
            print ('%d/%d, Loss: %.4f' % (i+1, num, a))
    
    # 显示
    inputs=Variable(torch.from_numpy(x_train))
    pred = model(inputs).data.numpy()
    plt.plot(x_train, y_train, 'ro', label='Original data')
    plt.plot(x_train, pred, label='Fitted line')
    plt.legend()
    plt.show()
    

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    这里写图片描述

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