用代码详解Pytorch的环境搭建与基本语法-创新互联

小编这次要用代码详解Pytorch的环境搭建与基本语法，文章内容丰富，感兴趣的小伙伴可以来了解一下，希望大家阅读完这篇文章之后能够有所收获。

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基本思路选择

以前我用过Caffe，用过tensorflow，最近一直在用pytorch感觉特别好用。所以打算写点我学习的过程跟经验，如果你是一个pytorch的高手自然可以忽略，如果你也打算学习pytorch框架，那就跟我一起学习吧，所谓独学而无友，孤陋而寡闻！

pytorch安装

演示系统环境

Windows10
Pytorch2.4
CUDA10.0
VS2015
Python3.6.5

CPU版本

install pytorch torchvision cpuonly -c pytorch

GPU版本

install pytorch torchvision cudatoolkit=10.0 -c pytorch

测试安装是否正常, CUDA支持正常

用代码详解Pytorch的环境搭建与基本语法

测试结果一切正常！

安装的时候你还可以更直接点

pip install pytorch torchvision

就好啦！我知道很多人喜欢用各种python的工具跟IDE做开发，那些都是个人爱好，喜欢就好，但是千万别强迫别人跟你一样！有IDE强迫症！我从开始学习python就一直用pycharm！千万别问我好用不好用，方便不方便！觉得适合自己即可。

Pytorch基本语法演示

演示了pytorch中基本常量、变量、矩阵操作、CUDA调用，numpy与tensor转化，维度转化，自动梯度等基本知识。代码如下：

from __future__ import print_function
import torch
import numpy as np

print(torch.__version__)

# 定义矩阵
x = torch.empty(2, 2)
print(x)

# 定义随机初始化矩阵
x = torch.randn(2, 2)
print(x)

# 定义初始化为零
x = torch.zeros(3, 3)
print(x)

# 定义数据为tensor
x = torch.tensor([5.1, 2., 3., 1.])
print(x)

# 操作
a = torch.tensor([1.,2.,3.,4.,5.,6.,7.,8.])
b = torch.tensor([11.,12.,13.,14.,15.,16.,17.,18.])
c = a.add(b)
print(c)

# 维度变换 2x4
a = a.view(-1, 4)
b = b.view(-1, 4)
c = torch.add(a, b)
print(c, a.size(), b.size())

# torch to numpy and visa
na = a.numpy()
nb = b.numpy()
print("\na =",na,"\nb =", nb)

# 操作
d = np.array([21.,22.,23.,24.,25.,26.,27.,28.], dtype=np.float32)
print(d.reshape(2, 4))
d = torch.from_numpy(d.reshape(2, 4))
sum = torch.sub(c, d)
print(sum, "\n sum = ", sum.size())

# using CUDA
if torch.cuda.is_available():
 result = d.cuda() + c.cuda()
 print("\n result = ", result)

# 自动梯度
x = torch.randn(1, 5, requires_grad=True)
y = torch.randn(5, 3, requires_grad=True)
z = torch.randn(3, 1, requires_grad=True)
print("\nx=",x, "\ny=",y, "\nz=",z)
xy = torch.matmul(x, y)
xyz = torch.matmul(xy, z)
xyz.backward()
print(x.grad, y.grad, z.grad)

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