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  • torchpytorch安装

    千次阅读 2019-04-22 21:21:22
    torch安装 第一步: 获取安装LuauJIT(C语言编写的Lua的解释器)和Torch所必需的依赖包。 git clone https://github.com/torch/distro.git ~/torch --recursive 第二步: 刚才默认将依赖包下载在当前路径下的...

    torch安装

    第一步:

    获取安装LuauJIT(C语言编写的Lua的解释器)和Torch所必需的依赖包。

    git clone https://github.com/torch/distro.git ~/torch --recursive

     

    第二步:

    刚才默认将依赖包下载在当前路径下的torch文件夹,进入torch文件夹,打开并执行install-deps中的命令。

    cd ~/torch bash install-deps

     

    第三步:

    执行install.sh文件

    ./install.sh 注意: 如果这前已经安装了anaconda, 那么这一步可能出现错误 避免错误的方法是: mv anaconda anaconda_temp 也就是说先把anaconda主文件改个名字, 然后等安装完torch再把文件名改回来即可

     

    第四步:

    将路径添加到PATH变量中。

    source ~/.bashrc

    或者

    source ~/.zshrc

     

    第五步:

    检测安装是否成功。在终端输入th命令,若出现下图,表明安装成功。

    附加:

    利用粗暴删除来卸载torch:

    rm -rf ~/torch

    其实就是直接删除文件夹。

     

    pytorch安装(基于anaconda):

     

    1 必要组件

    conda install numpy mkl cffi

     

    2 pytorch cpu/gpu版本

    cpu版本: conda install --channel https://conda.anaconda.org/soumith/win-64 pytorch-cpu

    gpu版本: conda install --channel https://conda.anaconda.org/soumith/win-64 pytorch-gpu

     

    3 验证

    import torch as t

    a = t.ones(5)

    print(a)

     

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  • Pytorch与Torch的关系与对比

    千次阅读 2021-02-07 10:31:26
    pytorch可以说是torch的python版,然后增加了很多新的特性 torch是火炬的意思 上面的对比图来源于官网,官方认为,这两者最大的区别就是Pytorch重新设计了model模型和intermediate中间变量的关系,在Pytorch中...

    pytorch可以说是torch的python版,然后增加了很多新的特性

    torch是火炬的意思

     

    上面的对比图来源于官网,官方认为,这两者最大的区别就是Pytorch重新设计了model模型和intermediate中间变量的关系,在Pytorch中所有计算的中间变量都存在于计算图中,所有的model都可以共享中间变量。而在torch中的中间变量则在每一个模块中,想要调用其他模块的参数就必须首先复制这个模块然后再调用,Python有很多特性是lua语言不具备的,Python的debug功能比lua强大很多,所以效率也就提升了

    Pytorch与Torch

    Pytorch采用python语言接口来实现编程,而torch是采用lua语言。Lua相当于一个小型加强版的C,支持类和面向对象,运行效率极高,与C语言结合“特别默契”,也就是说在Lua中使用C语言非常容易。torch是采用C语言作为底层,然后lua语言为接口的深度学习库。Pytorch也是主要采用C语言为接口,另外除了C语言那还有C++,因为Pytorch吸收结合了caffe2,进行了很多代码合并,现在Pytorch的底层虽然大部分还是C语言,但是接口什么的也逐渐向C++过渡。

    目前来看,两者的底层库的C语言部分区别还是不大,尽管Pytorch使用了C++接口,但是由于代码的兼容性,使用torch拓展的底层代码在Pytorch中照样可以编译使用

    编写模型

    pytorch在编写模型时最大的特点就是利用autograd技术来实现自动求导,不需要我们再去麻烦地写一些反向的计算函数,这点上继承了torch

    pytorch中,我们通过继承 nn.Module 设计一个层,然后定义我们平常使用的成员函数: __init__ forward ,这两个函数相比我们都很熟悉,另外 content_hook 是一个hook函数,通常在需要读取中间参数的时候使用:

    # 这个层是风格迁移中的内容层
    class ContentLoss(nn.Module):
    
        def __init__(self, target, weight):
            super(ContentLoss, self).__init__()
            self.target = target.detach()
            self.weight = weight
            self.loss = 0
    
        def forward(self, input):
            self.loss = F.mse_loss(input, self.target) * self.weight
            return input
    
        # 这个hook通过register_backward_hook后进行绑定才能使用
        # 通过绑定后,这里的函数在这个层进行backward的时候会执行
        # 在里面我们可以自定义一些操作实现其他的功能,比如修改grad_input
        def content_hook(self, module, grad_input, grad_output):
            return grad_input

    而在torch中是这样设计的,我们利用lua语言的特定来设计class, __init updateOutput 和上面对应的 __init__ forward 功能相同。其实torch也是有 forward 函数实现,但是由于torch的局限性,不建议直接修改 forward ,我们需要修改 updateOutput 函数来实现forward操作:

    local ContentLoss, parent = torch.class('nn.ContentLoss', 'nn.Module')
    
    function ContentLoss:__init(strength, target)
      parent.__init(self)
      self.strength = strength
      self.target = target
      self.loss = 0
      self.crit = nn.MSECriterion()
    end
    
    -- 就是得到输入输出output
    function ContentLoss:updateOutput(input)
      if input:nElement() == self.target:nElement() then
        self.loss = self.crit:forward(input, self.target) * self.strength
      else
        print('WARNING: Skipping content loss')
      end
      self.output = input
      return self.output
    end
    
    -- 这里的函数在backward的时候会执行
    function ContentLoss:updateGradInput(input, gradOutput)
      if input:nElement() == self.target:nElement() then
        self.gradInput = self.crit:backward(input, self.target)
      end
      self.gradInput:mul(self.strength)
      self.gradInput:add(gradOutput)
      return self.gradInput
    end

    通过对比Pytorch和Torch自顶层的设计大概分析了一下两者的区别,其实两者的很多功能函数的操作方式和命名都是类似的:

    pytorch

    torch

    依赖库区别

    Pytorch借助于Python强大的第三方库,已经存在的库可以直接使用,利用我们的图像读取直接使用Python自带的PIL图像库或者python-opencv都可以,其他各种想要实现的功能都可以利用python强大的第三方库实现:

    https://oldpan.me/archives/pytorch-transforms-opencv-scikit-image https://oldpan.me/archives/pytorch-tensor-image-transform

    而在torch中同样有很多Lua语言下开发的很多包:

    torch可以很方便地拓展cuda和c代码实现更加丰富的自定义层和算法操作。

    而pytorch的可以看这里:https://oldpan.me/archives/pytorch-combine-c-and-cuda

     

    Reference

    https://cloud.tencent.com/developer/article/1142510

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  • pytorch与torch的关系

    万次阅读 2018-09-23 22:15:41
    分享一篇关于pytorchtorch关系的文章,讲的很清楚。 本文转载至:https://m.oldpan.me/archives/pytorch-torch-relation, 对pytorch感兴趣的可以关注Oldpan博客微信公众号,干货多多,同步更新博客深度学习文章...

    分享一篇关于pytorch和torch关系的文章,讲的很清楚。

    本文转载至:https://m.oldpan.me/archives/pytorch-torch-relation, 对pytorch感兴趣的可以关注Oldpan博客微信公众号,干货多多,同步更新博客深度学习文章。

                                                                                          

    Pytorch发布已经有一段时间了,我们在使用中也发现了其独特的动态图设计,让我们可以高效地进行神经网络的构造、实现我们的想法。那么Pytorch是怎么来的,追根溯源,pytorch可以说是torch的python版,然后增加了很多新的特性,那么pytorch和torch的具体区别是什么,这篇文章大致对两者进行一下简要分析,有一个宏观的了解。

    《浅谈Pytorch与Torch的关系》

    上面的对比图来源于官网,官方认为,这两者最大的区别就是Pytorch重新设计了model模型和intermediate中间变量的关系,在Pytorch中所有计算的中间变量都存在于计算图中,所有的model都可以共享中间变量。而在torch中的中间变量则在每一个模块中,想要调用其他模块的参数就必须首先复制这个模块然后再调用。

    当然,Python有很多特性是lua语言不具备的,Python的debug功能比lua强大很多,所以效率也就提升了。

    Pytorch与Torch

    接下来让我们稍微稍微具体谈一下两者的区别(ps:torch是火炬的意思)。

    我们都知道Pytorch采用python语言接口来实现编程,而torch是采用lua语言,Lua是一个什么样的语言,可以这样说,Lua相当于一个小型加强版的C,支持类和面向对象,运行效率极高,与C语言结合“特别默契”,也就是说在Lua中使用C语言非常容易也很舒服。

    因此,torch是采用C语言作为底层,然后lua语言为接口的深度学习库。而Pytorch呢,Pytorch其实也是主要采用C语言为接口(相关文章),另外除了C语言那还有C++了,因为Pytorch吸收结合了caffe2,进行了很多代码合并,现在Pytorch的底层虽然大部分还是C语言,但是接口什么的也逐渐向C++过渡。

    目前来看,两者的底层库的C语言部分区别还是不大,尽管Pytorch使用了C++接口,但是由于代码的兼容性,使用torch拓展的底层代码在Pytorch中照样可以编译使用。

    《浅谈Pytorch与Torch的关系》

    编写模型方面的区别

    我们来简单说一下pytorch和torch在编写模型上一些简单的区别,pytorch在编写模型的时候最大的特点就是利用autograd技术来实现自动求导,也就是不需要我们再去麻烦地写一些反向的计算函数,这点上继承了torch。

    举个例子:

    pytorch中,我们通过继承nn.Module设计一个层,然后定义我们平常使用的成员函数:__init__forward,这两个函数相比我们都很熟悉,另外content_hook是一个hook函数,通常在需要读取中间参数的时候使用:

    # 这个层是风格迁移中的内容层
    class ContentLoss(nn.Module):
    
        def __init__(self, target, weight):
            super(ContentLoss, self).__init__()
            self.target = target.detach()
            self.weight = weight
            self.loss = 0
    
        def forward(self, input):
            self.loss = F.mse_loss(input, self.target) * self.weight
            return input
    
        # 这个hook通过register_backward_hook后进行绑定才能使用
        # 通过绑定后,这里的函数在这个层进行backward的时候会执行
        # 在里面我们可以自定义一些操作实现其他的功能,比如修改grad_input
        def content_hook(self, module, grad_input, grad_output):
            return grad_input
    
    

    而在torch中是这样设计的,我们利用lua语言的特定来设计class,__initupdateOutput和上面对应的__init__forward功能相同。其实torch也是有forward函数实现,但是由于torch的局限性,不建议直接修改forward,我们需要修改updateOutput函数来实现forward操作:

    local ContentLoss, parent = torch.class('nn.ContentLoss', 'nn.Module')
    
    function ContentLoss:__init(strength, target)
      parent.__init(self)
      self.strength = strength
      self.target = target
      self.loss = 0
      self.crit = nn.MSECriterion()
    end
    
    -- 就是得到输入输出output
    function ContentLoss:updateOutput(input)
      if input:nElement() == self.target:nElement() then
        self.loss = self.crit:forward(input, self.target) * self.strength
      else
        print('WARNING: Skipping content loss')
      end
      self.output = input
      return self.output
    end
    
    -- 这里的函数在backward的时候会执行
    function ContentLoss:updateGradInput(input, gradOutput)
      if input:nElement() == self.target:nElement() then
        self.gradInput = self.crit:backward(input, self.target)
      end
      self.gradInput:mul(self.strength)
      self.gradInput:add(gradOutput)
      return self.gradInput
    end
    

    我们通过对比Pytorch和Torch自顶层的设计大概分析了一下两者的区别,其实两者的很多功能函数的操作方式和命名都是类似的:

    pytorch:

    《浅谈Pytorch与Torch的关系》

    torch:

    《浅谈Pytorch与Torch的关系》

    依赖库区别

    Pytorch借助于Python强大的第三方库,已经存在的库可以直接使用,利用我们的图像读取直接使用Python自带的PIL图像库或者python-opencv都可以,其他各种想要实现的功能都可以利用python强大的第三方库实现:

    https://oldpan.me/archives/pytorch-transforms-opencv-scikit-image
    https://oldpan.me/archives/pytorch-tensor-image-transform

    而在torch中同样有很多Lua语言下开发的很多包:

    《浅谈Pytorch与Torch的关系》

    torch可以很方便地拓展cuda和c代码实现更加丰富的自定义层和算法操作。

    而pytorch的可以看这里:https://oldpan.me/archives/pytorch-combine-c-and-cuda

    后记

    暂且说这么多,Pytorch和Torch都很优秀,现在仍然有很多优秀的项目是使用torch来编写,Pytorch和torch的思想都值得我们去借鉴,闲暇之余,我们也可以看看Torch的代码,体验一下其优秀的构架和设计。

    Torch-WIki:https://github.com/torch/torch7/wiki/Cheatsheet

    参考资料:
    https://apaszke.github.io/torch-internals.html

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  • 浅谈Pytorch与Torch的关系

    千次阅读 2019-12-25 11:10:06
    那么Pytorch是怎么来的,追根溯源,pytorch可以说是torch的python版,然后增加了很多新的特性,那么pytorchtorch的具体区别是什么,这篇文章大致对两者进行一下简要分析,有一个宏观的了解。 上面的对比图来源...

    前言

    Pytorch发布已经有一段时间了,我们在使用中也发现了其独特的动态图设计,让我们可以高效地进行神经网络的构造、实现我们的想法。那么Pytorch是怎么来的,追根溯源,pytorch可以说是torch的python版,然后增加了很多新的特性,那么pytorch和torch的具体区别是什么,这篇文章大致对两者进行一下简要分析,有一个宏观的了解。

    上面的对比图来源于官网,官方认为,这两者最大的区别就是Pytorch重新设计了model模型和intermediate中间变量的关系,在Pytorch中所有计算的中间变量都存在于计算图中,所有的model都可以共享中间变量。而在torch中的中间变量则在每一个模块中,想要调用其他模块的参数就必须首先复制这个模块然后再调用。

    当然,Python有很多特性是lua语言不具备的,Python的debug功能比lua强大很多,所以效率也就提升了。

    Pytorch与Torch

    接下来让我们稍微稍微具体谈一下两者的区别(ps:torch是火炬的意思)。

    我们都知道Pytorch采用python语言接口来实现编程,而torch是采用lua语言,Lua是一个什么样的语言,可以这样说,Lua相当于一个小型加强版的C,支持类和面向对象,运行效率极高,与C语言结合“特别默契”,也就是说在Lua中使用C语言非常容易也很舒服。

    因此,torch是采用C语言作为底层,然后lua语言为接口的深度学习库。而Pytorch呢,Pytorch其实也是主要采用C语言为接口(相关文章),另外除了C语言那还有C++了,因为Pytorch吸收结合了caffe2,进行了很多代码合并,现在Pytorch的底层虽然大部分还是C语言,但是接口什么的也逐渐向C++过渡。

    目前来看,两者的底层库的C语言部分区别还是不大,尽管Pytorch使用了C++接口,但是由于代码的兼容性,使用torch拓展的底层代码在Pytorch中照样可以编译使用。

    编写模型方面的区别

    我们来简单说一下pytorch和torch在编写模型上一些简单的区别,pytorch在编写模型的时候最大的特点就是利用autograd技术来实现自动求导,也就是不需要我们再去麻烦地写一些反向的计算函数,这点上继承了torch。

    举个例子:

    pytorch中,我们通过继承nn.Module设计一个层,然后定义我们平常使用的成员函数:__init__forward,这两个函数相比我们都很熟悉,另外content_hook是一个hook函数,通常在需要读取中间参数的时候使用:

    # 这个层是风格迁移中的内容层
    class ContentLoss(nn.Module):
    
        def __init__(self, target, weight):
            super(ContentLoss, self).__init__()
            self.target = target.detach()
            self.weight = weight
            self.loss = 0
    
        def forward(self, input):
            self.loss = F.mse_loss(input, self.target) * self.weight
            return input
    
        # 这个hook通过register_backward_hook后进行绑定才能使用
        # 通过绑定后,这里的函数在这个层进行backward的时候会执行
        # 在里面我们可以自定义一些操作实现其他的功能,比如修改grad_input
        def content_hook(self, module, grad_input, grad_output):
            return grad_input

    而在torch中是这样设计的,我们利用lua语言的特定来设计class,__initupdateOutput和上面对应的__init__forward功能相同。其实torch也是有forward函数实现,但是由于torch的局限性,不建议直接修改forward,我们需要修改updateOutput函数来实现forward操作:

    local ContentLoss, parent = torch.class('nn.ContentLoss', 'nn.Module')
    
    function ContentLoss:__init(strength, target)
      parent.__init(self)
      self.strength = strength
      self.target = target
      self.loss = 0
      self.crit = nn.MSECriterion()
    end
    
    -- 就是得到输入输出output
    function ContentLoss:updateOutput(input)
      if input:nElement() == self.target:nElement() then
        self.loss = self.crit:forward(input, self.target) * self.strength
      else
        print('WARNING: Skipping content loss')
      end
      self.output = input
      return self.output
    end
    
    -- 这里的函数在backward的时候会执行
    function ContentLoss:updateGradInput(input, gradOutput)
      if input:nElement() == self.target:nElement() then
        self.gradInput = self.crit:backward(input, self.target)
      end
      self.gradInput:mul(self.strength)
      self.gradInput:add(gradOutput)
      return self.gradInput
    end

    我们通过对比Pytorch和Torch自顶层的设计大概分析了一下两者的区别,其实两者的很多功能函数的操作方式和命名都是类似的:

    pytorch:

    torch:

    依赖库区别

    Pytorch借助于Python强大的第三方库,已经存在的库可以直接使用,利用我们的图像读取直接使用Python自带的PIL图像库或者python-opencv都可以,其他各种想要实现的功能都可以利用python强大的第三方库实现:

    https://oldpan.me/archives/pytorch-transforms-opencv-scikit-image https://oldpan.me/archives/pytorch-tensor-image-transform

    而在torch中同样有很多Lua语言下开发的很多包:

    torch可以很方便地拓展cuda和c代码实现更加丰富的自定义层和算法操作。

    而pytorch的可以看这里:https://oldpan.me/archives/pytorch-combine-c-and-cuda

    后记

    暂且说这么多,Pytorch和Torch都很优秀,现在仍然有很多优秀的项目是使用torch来编写,Pytorch和torch的思想都值得我们去借鉴,闲暇之余,我们也可以看看Torch的代码,体验一下其优秀的构架和设计。

    Torch-WIki:https://github.com/torch/torch7/wiki/Cheatsheet

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torch与pytorch