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世界焦点！PyTorch深度学习快速入门教程（绝对通俗易懂！！！）

2023-02-08 16:12:52 来源:哔哩哔哩

文章目录

一、PyTorch环境的配置及安装二、Pycharm、jupyter的安装 1. Pycharm 2.jupyter 三、Python学习中的两大法宝函数（help、dir）四、加载数据（Dataset）五、TensorBorad的使用六、Transformer 1.compose 2.toTensor 3.Normalize 4.Resize 七、torchvision中数据集的使用 1.torchvision.datasets 八、dataloader 九、nn.module 十、卷积操作十一、卷积层十二、池化层十三、非线性激活十四、线性层十五、Sequential 十六、损失函数和反向传播 1.损失函数 2.反向传播及优化十七、现有模型的使用及修改十八、网络模型的保存和修改 1.保存 2.读取十九、完整的模型训练套路二十、利用GPU训练二十一、完整的模型验证套路总结

(资料图)

一、PyTorch环境的配置及安装

1.官网下载最新版Anaconda，完成后打开Anaconda Prompt，显示（base）即安装成功2.conda create -n pytorch python=3.6建立一个命名为pytorch的环境，且环境python版本为3.63.conda activate pytorch激活并进入pytorch这个环境;linux：source activate pytorch4.pip list来查看环境内安装了哪些包，可以发现并没有我们需要的pytorch5.打开PyTorch官网，直接找到最新版pytorch指令conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch（无脑最新版就完事了。。。。老版本调了半天，最后还出问题了），打开pytorch环境，输入指令下载安装6.检验是否安装成功。输入python，import torch不报错即pytorch安装成功。输入torch.cuda.is_available(),若返回True即机器显卡是可以被pytorch使用的（如失败，建议去英伟达官网下载更新驱动程序，并删除环境，使用各种最新版重新安装）。7.linux服务器安装时出现环境安装不到conda/envs下，而在.conda下，进行如下操作

other:conda info -e （查看所有的虚拟环境）rm -rf + 文件名删除文件夹df -h查看linux系统各分区的情况nohup 命令 > 文件 2>&1 & # 使模型在后台训练 exit退出黑窗口1.> 会重写文件，如果文件里面有内容会覆盖，没有则创建并写入。2.>> 将内容追加到文件中，即如果文件里面有内容会把新内容追加到文件尾，如果文件不存在，就创建文件kill -9 PID # 关闭特定进程tar -xvf #解压tar包查看当前文件夹的大小：du -ah查看当前文件夹下面各个文件夹的大小：du -ah --max-depth=1anaconda下的pkgs怎么清理:conda clean -aps -aux 查询内存中进程信息；ps -aux | grep *** 查询***进程的详细信息；

二、Pycharm、jupyter的安装

1. Pycharm

1.pycharm官网下载安装 2.新建项目（lean_pytorch)，

点击已存在的编译器，点进去寻找刚刚我们安装好的环境。

导入成功。

2.jupyter

1.安装好anaconda后无需再次安装。 2.jupyter默认安装在base环境中，所以我们需要在pytorch环境中安装jupyter. 3.进入pytorch环境，输入conda install nb_conda安装juypter 4.安装完成后输入juypter notebook即可打开。

5.新建pytorch环境下的juypter文件。

6.输入import torch,torch.cuda.is_available()，返回TRUE即安装成功。