pytorch介绍和环境配置

pytorch

• • • 1.介绍
      • 动态图
      • 方便cuda调用
      • 求导方便
    • 2.配置
      • cuda和cudnn
      • pytorch安装
      • pycham建立pytorch工程

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1.介绍

动态图

可以动态的构建图
TensorFlow是静态的构建一张图后就不能修改

方便cuda调用

device=torch.device('cuda')
a=a.to(device)
b=b.to(device)

to=time.time()
c=torch.matmul(a,b)
t2=time.time()
print(a.device,t2-t0, c.norm(2))

求导方便

例子：

x=torch. tensor(1.)
a=torch. tensor(1., requires_grad=True)
b=torch. tensor(2., requires grod=True)
c=torch. tensor(3,, requires grad=True)

y=a**2*x+b*x+c

print('before:',a.grad, b.grad, c.grad)
grads=autograd. grad(y,[a,b,c])
print('after:', grads[0], grads[1], grads[2])

2.配置

自己的GPU为GTX 1060

cuda和cudnn

cuda装9
cudnn装7.3
参考：
https://blog.csdn.net/u010618587/article/details/82940528

pytorch安装

在anaconda环境下配置安装一个新的env，这个env包含pytorch
参考：https://blog.csdn.net/kan2281123066/article/details/93789303

pycham建立pytorch工程

1. file -》new project
   

2. 选择配置好的conda env，这里勾选Make available to all projects
   

3. pytorch上面右键
   

4.测试：如果能import成功，说明配置pytorch成功，并测试一下版本之类东西

import torch

print(torch.__version__)
print('gpu',torch.cuda.is_available())

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