深习:pytorch学習のソフト準備と基本操作

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2、道具の準備

暫定確定:anaconda、jupyter notebook。

1、Anaconda。

wslはc盘の下に負担を下げるためにも、深くこの土地を学び、準備windowsでさまざまな環境を設置。稼動にあるソフトなら、直接インタフェースのソフトでlaunchばいいのです。後者はanacondaの端末は、その管理python庫conda命令を使う。この機能を稼動しなければ、直接「から」メニューを探せばいいのです。

どうインストール完成。

1ダウンロード°対応バージョンのanacondaバッグ。

入れば購入後は一つのバイnowインタフェース、その可能性を切った代行があるからこそ、スピード、ダウンロード成功せず、消し

2°ダウンロードいい後ダブルexe手続き。

3°next後にこの状況下。

まずこれについて话:

Not recommended.Instead , open Anaconda3 with the Windows startmenu and select “Anaconda (64-bit)”. This “add to PATH” option makesAnaconda get found before previously installed software, but maycause problems requiring you to uninstall and reinstall Anaconda.
不推荐。相反,用Windows开始菜单打开Anaconda3,选择“Anaconda(64位)”。这个“添加到PATH”选项会让你在之前安装的软件之前找到Anaconda,但可能会导致问题,需要你卸载并重新安装Anaconda。

通りソフトの黙認の推薦は、選挙でフレーム1内容はなく、anaconda経路に添加する。ここに選択しないデキストリンなければ、命令を提示符下使用anaconda、それは同枠で。pythonパソコンでない他のバージョンのために、ここに直接黙認3.8だった。next、next finishしてインストールを達成した。

どうテストを設置。

テスト装着の良い方法は开きjupyter notebook。

1°anaconda navigatorを见、それからクリックanaconda navigatorであった。

2°、jupyter notebookでクリックlaunch。

3°windowsでanacondaのソフトウェアの使用のため、添加下環境変数が必要となる。

命令を提示符を開いた。

必要だけが前装着時の経路は、環境の変数にpathに入れます。


四、pytorchの取り付け

事業開発過程で、需要によって、ダウンロードし、さまざまな枠組みとサハリン、バージョンの間の差も违うし、アップデートしたり荷役が必要

1、開けanaconda prompt。

conda create --name lypytorch python=3.8

lypytorchは私の仮想環境の名称を自由にちなんだ。

2、入力activate lypytorch仮想環境。

3、このブラウザで入って、pytorchのホームページに入り、クリックget startedダウンロードページに入る。

computeプラットフォームで、用のgpu计算しようとすれば、設置選挙cudaなどが来てgpuバージョンのpytorgpuバージョンをインストールしたpytorch、先がブロックnvidiaのgpuそしてメッセンジャーの駆動を設置し、そして、インストール前に、必要と、ここに自分のパソコンには、メッセンジャー、良いそんなでもないが、用cpuのバージョンのは。gpuバージョンをインストールしたpytorchハードウエアの支援が必要で、しかも準備作業が多く、推薦のcpu使用先バージョンpytorch実は、小規模の神経ネットワーク、pytorchの運行速度を得无比の違いが大きい。

仮想環境pytorchで入力命令の下、pytorchの設置を始めたことができる。

conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch


4、新築の仮想環境はjupyterの設置が運行の下の指令が来ます。

conda install jupyter

出力運行した。

はもちろん、jupyter以外にも、必要によって使用できる他のpython庫conda命令を設置。

5、インストール终テストを行った。

6、開けjupyter notebook後、入力importなどの指令が来庫を导入。

import torch
import torchvision
torch.__version__

ここのtorchはpytorchの核心庫、torchvisionバッグ深く勉強の枠組みはpytorchサービス简単torchvision、torchvision . datasets、torchvision . m結果の下の通り、「運行した。


六、参考文献を


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