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写在前面

1.什么是Pytorch，为什么选择Pytroch？

Facebook在机器学习和科学计算工具Torch的基础上, 针对python语言发布的一个全新的机器学习工具包. Pytorch支持动态图创建, 作为numpy的代替,支持GPU的Tensor库. PyTroch将会直接指向代码定义的确切位置,节省开发者寻找BUG的时间, 同时代码简洁, 可以快速实现神经网络构建.

2.Pytroch的安装

可以使用pip或者conda直接安装.

配置Python环境和管理

可以使用隔离器来进行python环境的安装和管理

主要的隔离环境包括virtualenv和annaconda

virtualenv安装

pip install virtualenv

安装完成之后可以通过

virtualenv venv

来创建一个名字为venv的虚拟环境, 同时可以在后面指定python的版本.

annaconda

annaconda安装需要从shell脚本安装, annaconda使用过程中的坑

通过命令行安装PyTorch

virtualenv下安装pytorch

pip install torch

conda安装

pip install torch
or
conda install torch

3.PyTorch基础概念

张量

Tensor类似于Numpy中的ndarray.

import torch
z = torch.Tensor(4, 5)
print(z)

输出:

tensor([[ 1.5196e-38,  0.0000e+00,  2.8026e-44,  0.0000e+00,  1.5245e-37],
        [ 0.0000e+00, -9.5466e-39,  4.5595e-41, -2.5964e-31,  4.5595e-41],
        [-9.5235e-39,  4.5595e-41,  0.0000e+00,  0.0000e+00,  5.3254e-37],
        [ 0.0000e+00,  0.0000e+00,  0.0000e+00,  0.0000e+00,  0.0000e+00]])