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  • import tensorflow as tf a = numpy.random.randn(2,3).astype(numpy.float32) tr_a = torch.from_numpy(a) print('tr_a') print(tr_a) norm_tr_a = torch.nn.functional.normalize(tr_a, dim=0, p=2) print(no.
    import torch.nn.functional as F
    import torch
    import numpy
    import tensorflow as tf
    
    a = numpy.random.randn(2,3).astype(numpy.float32)
    
    tr_a = torch.from_numpy(a)
    print('tr_a')
    print(tr_a)
    norm_tr_a = torch.nn.functional.normalize(tr_a, dim=0, p=2)
    print(norm_tr_a)
    
    tf_a = tf.convert_to_tensor(a)
    print('tf_a')
    print(tf_a)
    norm_tf_a = tf.nn.l2_normalize(tf_a, axis=0, epsilon=1e-12)
    print(norm_tf_a)

     

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    首先安装Anaconda

    进入Anaconda Prompt创建两个虚拟环境pytorch和tensorflow

    分别在两个虚拟环境下安装pytorch和tensorflow

    在这里插入图片描述

    在虚拟环境中配置jupyter notebook的kernel,这样才能使得在jupyter中使用pytorch和tensorflow.

    Conda创建虚拟环境:
    • 创建环境

    conda create -n 环境名 python=3.7 
    

    • 激活环境

    source activate 环境名 
    

    • 安装依赖

    pip install -r requirements.txt 
    

    • 退出环境

    source deactivate 
    

    • 删除环境

    conda remove -n 环境名 --all 
    

    • 删除环境内某个包

    conda remove --name 环境名 包名
    

    利用虚拟环境安装pytorch的后续需要配置的一些文件:

    conda install matplotlib
    conda install scipy
    conda  install scikit-image
    conda install tqdm
    conda install h5py
    
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  • 一文说清楚pytorch和tensorFlow的区别究竟在哪里

    万次阅读 多人点赞 2018-11-19 23:05:52
    最近用了一点pytorch,想着稍稍理一下,这样一个和TensorFlow抗衡的一个框架,究竟是何方神圣? 首先我们要搞清楚pytorch和TensorFlow的一点区别,那就是pytorch是一个动态的框架,而TensorFlow是一个静态的框架。...

    最近用了一点pytorch,想着稍稍理一下,这样一个和TensorFlow抗衡的一个框架,究竟是何方神圣?

    首先我们要搞清楚pytorch和TensorFlow的一点区别,那就是pytorch是一个动态的框架,而TensorFlow是一个静态的框架。何为静态的框架呢?我们知道,TensorFlow的尿性是,我们需要先构建一个TensorFlow的计算图,构建好了之后,这样一个计算图是不能够变的了,然后我们再传入不同的数据进去,进行计算。这就带来一个问题,就是固定了计算的流程,势必带来了不灵活性,如果我们要改变计算的逻辑,或者随着时间变化的计算逻辑,这样的动态计算TensorFlow是实现不了的,或者是很麻烦。

    但是pytorch就是一个动态的框架,这就和python的逻辑是一样的,要对变量做任何操作都是灵活的。

    举个简单的例子,当我们要实现一个这样的计算图时:

    用TensorFlow是这样的:

    而用pytorch是这样的:

    当然,里面都包含了建立前向计算图,传入变量数据,求梯度等操作,但是显而易见,pytorch的代码更为凝练。TensorFlow我也用得比较少,我本文重点说说pytorch的一些学习心得,一是总结,而是若有缘人能看见此文,也能当个参考。

    其实一个好的框架应该要具备三点:对大的计算图能方便的实现;能自动求变量的导数;能简单的运行在GPU上;pytorch都做到了,但是现在很多公司用的都是TensorFlow,而pytorch由于比较灵活,在学术科研上用得比较多一点。鄙人认为可能,Google可能下手早一些,而Facebook作后来者,虽然灵活,但是很多公司已经入了TensorFlow的坑了,要全部迁移出来还是很费功夫;而且,TensorFlow在GPU的分布式计算上更为出色,在数据量巨大时效率比pytorch要高一些,我觉得这个也是一个重要的原因吧。

    好的,不闲扯了。pytorch的一些心得,我总结一下:

    首先,pytorch包括了三个层次:tensor,variable,Module。tensor,即张量的意思,由于是矩阵的运算,十分适合在GPU上跑。但是这样一个tensor为什么还不够呢?要搞出来一个variable,其实variable只是tensor的一个封装,这样一个封装,最重要的目的,就是能够保存住该variable在整个计算图中的位置,详细的说:能够知道计算图中各个变量之间的相互依赖关系。什么,你问这有什么用?当然是为了反向求梯度了;而Module,是一个更高的层次,如果使用这个Module,那可厉害了,这是一个神经网络的层次,可以直接调用全连接层,卷积层,等等神经网络。

    感觉写不完了,有人看再更吧,如果又兴趣的话,可以去看我的这一课https://blog.csdn.net/ibelieve8013/article/details/84206410的导图,只要你认真看,真的很清晰的。

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    linux无图形界面安装python2+pytorch&tensorflow并python3+pytorch&TensorFlow

    这篇文章主要是写给自己的一点记录和使用linux服务器的备忘录,由于linux服务器已有的环境和网络的环境的限制,可能本文中所涉及的方法,大家并不适用,因此我也就不设为全部可见了。如果有高级权限的朋友能够看到这篇文章的话,这里就是提一个醒,免得走弯路啦!嘿嘿!

    登陆linux服务器后的一些操作

    由于我所用的服务器中已经有了相关环境,因此可以执行如下的操作就可以很便捷的调用不同的python和cuda以及cudnn来配置不同的代码所需要的环境。

    1.用来显示当前的所有可用的环境。

    module avail

    2.将某个需要的cudnn以及cuda载入到linux服务器(这里只是用cuda8.0做例子)

    module load cuda/8.0

    3.查看当前加载的cuda和cudnn的选择

    module list

    4. 将当前的cuda和cudnn的版本卸载掉(在想要载入其他的cuda和cudnn的版本的时候)

    module unload cuda/8.0

    5. 查看GPU的使用情况

    nvidia-smi

    2.在linux服务器中安装anaconda3

    在这一部分,主要讲如何在linux服务器上安装anaconda3并且创建虚拟环境,主要是针对python2和python3中安装pytorch和TensorFlow。一共构建了四个环境。

    1.下载并安装anaconda3

    wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-5.3.1-Linux-x86_64.sh
    
    bash Anaconda3-5.3.1-linux-x86_64.sh

    2. 修改bash文件

    可以通过注销以下bashrc中的内容,来选择切换是否需要使用anaconda3。并可以通过修改cuda来更换conda大之间的版本。

    执行完注销操作之后一定要输入:

    source .bashrc

    来重启bashrc(即完成注册表环境变量的更新)

    3.创建一个新的虚拟环境进而安装pytorch或者TensorFlow

    conda create -n tf2 python=2.7
    conda activate tf2
    conda install tensorflow-gpu
    conda deactivate
    
    conda create -n pytorch2 python=2.7
    conda activate pytorch2
    conda install pytorch torchvision -c pytorch
    conda deactivate
    
    

     

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空空如也

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