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  • pytorch

    千次阅读 2018-09-23 21:40:39
    安装pytorch(豆瓣源) pip3 install http://download.pytorch.org/whl/cu90/torch-0.4.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl --user -i http://pypi.douban.com/

    安装PyTorch(豆瓣源)

    pip3 install http://download.pytorch.org/whl/cu90/torch-0.4.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl --user  -i http://pypi.douban.com/
    
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  • 前言 深度神经网络是一种目前被广泛使用的工具,可以用于图像识别、分类,物体检测,机器翻译等等。深度学习(DeepLearning)是一种学习神经网络...PyTorch是一种Python接口的深度学习框架,使用灵活,学习方便。...

    前言

    深度神经网络是一种目前被广泛使用的工具,可以用于图像识别、分类,物体检测,机器翻译等等。深度学习(DeepLearning)是一种学习神经网络各种参数的方法。因此,我们将要介绍的深度学习,指的是构建神经网络结构,并且运用各种深度学习算法训练网络参数,进而解决各种任务。本文从PyTorch环境配置开始。PyTorch是一种Python接口的深度学习框架,使用灵活,学习方便。还有其他主流的深度学习框架,例如Caffe,TensorFlow,CNTK等等,各有千秋。笔者认为,初期学习还是选择一种入门,不要期望全都学会。须知,发力集中才能深入挖掘。乱花渐欲迷人眼,选择适合自己的,从一而终,相信会对科研大有裨益!

    ***************************************************

    说明:本文乃至本系列全部文章都是在PyTorch0.2版本下做的。现在版本更新了很多,会有一些API的更改,请大家注意Follow最新的变化,以免由于版本问题受到困扰。

    ***************************************************

    1. 环境说明

    PyTorch目前支持OSX和Linux两种系统,并且支持多种安装方式。在官网上介绍了基于conda,pip和源代码编译几种不同的安装方式。支持的Python版本有2.7,3.5和3.6。鉴于深度学习需要的计算量一般比较大,强烈建议找到一个有独立显卡的电脑来展开学习,当然没有显卡也能用,就是计算慢很多了。

    如果你的电脑是Windows,那么可以安装一个虚拟机来运行Linux,但是性能可能会折扣。我的电脑操作系统是Ubuntu16.04,所以我会以此为例子来介绍后面的内容。

     

    2. Anaconda 和Python

    PackageManager我们选择conda,于是我们需要安装Anaconda这个功能强大的包,下载地质:https://www.anaconda.com/download/#linux 。里面包含了conda工具,也有Python,以及很多Python需要的扩展工具包。选择2.7版本,下载并安装即可。接下来,如果有显卡,进入第3步;没有显卡直接到第4步。

     

    3. 显卡驱动和CUDA

    要使用显卡进行运算,你需要使用支持CUDA的NVIDIA显卡,目前比较好的显卡有NVIDIATITANX、GTX1080Ti 等。好的显卡将会是深度学习研究的有力武器。当然,普通的显卡例如GTX970、GTX1060等也是可以用的。实在没有显卡,那只能做简单的小数据量的实验,效果不会太好。

    在Ubuntu16.04上可以采用以下方法安装显卡驱动,这种方式比较稳定。打开“SystemSettings”——“Software&Updates” —— “AdditionalDrivers”,联网状态会自动搜索可用的显卡驱动,选择可用的版本,点击“ApplyChanges”即可。可能重启动后显卡驱动才能生效。

    接下来安装CUDAToolkit。因为最新的CUDA是9.0版本,但是PyTorch只能支持到8.0。所以转到该网址“https://developer.nvidia.com/cuda-80-ga2-download-archive”,选择对应的参数,下方会有对应的CUDA文件。例如,下图是我选择的版本。选择deb文件,发现有1.9G大小,下载下来,按照baseinstaller的指示来完成安装。附加的cuBLAS也可以下载下来安装上。

    CUDA安装完成后,在主目录下打开“.bachrc”文件,在末尾添加如下代码:

    export PATH=/usr/local/cuda-8.0/bin${PATH:+:${PATH}}
    export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
    export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-8.0/lib${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}

     

     

     

    4. 运行PyTorch的安装命令

    如果你和我一样,采用8.0CUDA,2.7版本Python,可以运行以下命令:

    conda install pytorch torchvision cuda80 -c soumith

    如果没有显卡,2.7版本Python,可以这样:

    conda install pytorch torchvision -c soumith

     

    5. 验证安装是否成功

    要显示显卡信息,在终端输入:

    sudo lshw -c video

     

    要显示CUDA信息,在终端输入:

    nvcc -V

     

    查看Phthon版本,在终端输入:

    python --version

     

    验证pytorch是否安装成功,在终端输入:

    python

    此时进入python环境。然后,继续输入

    import torch

    import torchvision

    不报错就表明安装成功。

     

     

     

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  • Pytorch(一) Pytorch 的安装

    万次阅读 多人点赞 2020-01-13 23:57:19
    2.下载pytorch安装文件,进行pytorch的安装 检查电脑是否有合适的GPU 在桌面上右击如果能找到NVIDA控制面板,则说明该电脑有GPU。控制面板如下,并通过查看系统信息获取支持的Cuda版本 点击 帮助->点击 系统...

    安装步骤

    1.检查是否有合适的GPU, 若有安装Cuda与CuDNN

    2.下载pytorch安装文件,进行pytorch的安装

    检查电脑是否有合适的GPU

    在桌面上右击如果能找到NVIDA控制面板,则说明该电脑有GPU。控制面板如下,并通过查看系统信息获取支持的Cuda版本

    点击 帮助->点击 系统信息 弹出下面的对话框,在驱动程序版本那一栏就能看到该计算机使用的驱动版本。

     

    下载Cuda

    官网:https://developer.nvidia.com/cuda-10.1-download-archive-update2

    https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html 这里可以查询到我们应该下载哪个版本

    然后,根据实际情况选择合适的版本

    下载CuDNN 

    官网 https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-download

     

    安装Cuda

    1.与安装其他的软件类似

    2.安装结束后将  ~/nvcc/bin(因为版本的不同可能在不同的地方) 目录添加到环境变量

    3.在命令行下输入 nvcc -V, 出现下列信息说明Cuda安装成功

    4.将CuDNN压缩包解压后,下面的三个文件夹复制到Cuda的安装目录下

    5.然后执行Demo, 如果Demo中显示PASS则说明安装成功

     

    安装Pytorch

    官网 https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html 选择合适的版本

    torch/torchvision 都需要安装

     

    验证Pytorch

     

    安装成功

    通过上面输出的信息,说明安装是成功的

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  • 本人在读研期间的研究方向是图像...我发现现在Github上很多深度学习的开源项目都是用的tensorflow和pytorch框架。所以现在也开始学习pytorch框架,之前一直用的是tensorflow1.x版本,今年正好迎来了新的tensorlfow大...

    本人在读研期间的研究方向是图像处理以及深度学习(主要是图像分类和目标检测)。在做深度学习时使用的是tensorflow深度学习框架,学习全是自学,很多资源都是在Github上找的。我发现现在Github上很多深度学习的开源项目都是用的tensorflow和pytorch框架。所以现在也开始学习pytorch框架,之前一直用的是tensorflow1.x版本,今年正好迎来了新的tensorlfow大版本2.x时代,所以本教程主要是以tensorflow2.2以及pytorch1.6搭建模型。
    写这篇博文的目的嘛,首先是巩固自己之前学的知识,其次学习pytorch以及强化tensorflow的使用,最后也能分享自己的学习心得,我想应该能帮到大家少踩点坑。
    本教程的初步规划如下,针对每个模块我会先讲下原理,然后带着大家分别使用tensorflow2.2和pytorch1.6去搭建并训练网络,其中也会穿插着讲些我觉得需要注意的地方,以及一些坑,本教程所使用的代码我会放在我的GitHub中,大家可以自行下载使用:
    https://github.com/WZMIAOMIAO/deep-learning-for-image-processing

    我的bilibili频道:
    https://space.bilibili.com/18161609/channel/index


    教程目录,点击跳转相应视频(后期会根据学习内容增加)


    所需环境

    • Anaconda3(建议使用)
    • python3.6 / 3.7
    • pycharm (IDE)
    • pytorch 1.6 (pip package)
    • torchvision 0.7.0 (pip package)
    • tensorflow 2.2 (pip package)

    其实我看到网上也有些相关教程,但是我觉得有的主要是讲原理并不会带你去写代码,有的是直接从GitHub上clone些大牛的代码然后和大家讲怎么去用(我之前有看到一些老师clone git上的一些大牛代码然后教你怎么用,然后课程也很贵基本都是成百上千的,表示学生党看不起),我总感觉没能很好的融合在一起,可能是我没有找到好的资源吧,哈哈。所以我就想自己总结的同时也将所学的知识分享给大家。嗯~ o( ̄▽ ̄)o,然后我想说我只是个普普通通的研究生而已(本科并不是计算机专业),很多知识都是靠研究生期间自学的并没有接受过系统的学习,有说的不对的地方还希望大家多多指教,我们共同学习。由于本人已经开始上班了,所以只能抽空余时间去准备要讲的课程,录视频以及剪辑视频,所以效率比较低,还请大家见谅。如果有什么问题,可以直接留言有空我会回复的。

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    本文截取自《PyTorch 模型训练实用教程》,获取全文pdf请点击:https://github.com/tensor-yu/PyTorch_Tutorial 转载请注明出处:
  • pytorch 加载(.pth)格式的模型

    万次阅读 多人点赞 2018-12-28 22:42:02
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    2020-10-12 16:45:06
    pytorch官方教程,简单容易上手。pytorch官方教程,简单容易上手。pytorch官方教程,简单容易上手。pytorch官方教程,简单容易上手。pytorch官方教程,简单容易上手。pytorch官方教程,简单容易上手。
  • pytorch-tutorials

    2017-11-02 20:27:40
    pytorch-pytorch-pytorch-pytorch-pytorch-pytorch-pytorch-pytorch-pytorch
  • PyTorch 简介

    千次阅读 2021-02-27 06:11:43
    PyTorch 简介. PyTorch 是什么, 我们为什么要用 PyTorch. 以及 PyTorch 的安装.
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  • pytorch快速安装【清华源】

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