PyTorch的简介和安装

1.1 PyTorch简介

PyTorch是由Facebook人工智能研究小组开发的一种基于Lua编写的Torch库的Python实现的深度学习库。

1.2 PyTorch的安装

• 进入PyTorch官网：https://pytorch.org/，选择对应版本进行安装

• 检验是否安装成功

  进入所在的虚拟环境，紧接着输入python，在输入下面的代码。

  import torch
  
  torch.cuda.is_available()
  False
  1
  2
  3
  4

  这条命令意思是检验是否可以调用cuda，如果我们安装的是CPU版本的话会返回False，能够调用GPU的会返回True。一般这个命令不报错的话就证明安装成功。

conda 虚拟环境

查看现存虚拟环境

查看已经安装好的虚拟环境

conda env list  
1

创建虚拟环境

在深度学习和机器学习中，我们经常会创建不同版本的虚拟环境来满足我们的一些需求。下面我们介绍创建虚拟环境的命令。

conda create -n env_name python==version
1

安装包

conda install package_name
1

卸载包

conda remove package_name
1

显示所有安装的包

conda list
1

删除虚拟环境命令

conda remove -n env_name --all
1

激活环境命令

conda activate env_name
1

退出当前环境

conda deactivate
1

关于更多的命令，我们可以查看Anaconda/miniconda官方提供的命令，官网链接：点击这里

安装package换源

在安装package时，我们经常会使用pip install package_name和conda install package_name 的命令，但是一些package下载速度会很慢，因此我们需要进行换源，换成国内源，加快我们的下载速度。以下便是两种对应方式的换源

pip换源

Linux：

Linux下的换源，我们首先需要在用户目录下新建文件夹.pip，并且在文件夹内新建文件pip.conf，具体命令如下

cd ~
mkdir .pip/
vi pip.conf
1
2
3

随后，我们需要在pip.conf添加下方的内容:

[global]
index-url = http://pypi.douban.com/simple
[install]
use-mirrors =true
mirrors =http://pypi.douban.com/simple/
trusted-host =pypi.douban.com
1
2
3
4
5
6

Windows：

1、文件管理器文件路径地址栏敲：%APPDATA% 回车，快速进入 C:\Users\电脑用户\AppData\Roaming 文件夹中
2、新建 pip 文件夹并在文件夹中新建 pip.ini 配置文件
3、我们需要在pip.ini 配置文件内容，我们可以选择使用记事本打开，输入以下内容，并按下ctrl+s保存，在这里我们使用的是豆瓣源为例子。

[global]
index-url = http://pypi.douban.com/simple
[install]
use-mirrors =true
mirrors =http://pypi.douban.com/simple/
trusted-host =pypi.douban.com
1
2
3
4
5
6

conda换源（清华源）官方换源帮助

Windows系统：

TUNA 提供了 Anaconda 仓库与第三方源的镜像，各系统都可以通过修改用户目录下的 .condarc 文件。Windows 用户无法直接创建名为 .condarc 的文件，可先执行conda config --set show_channel_urls yes生成该文件之后再修改。

完成这一步后，我们需要修改C:\Users\User_name\.condarc这个文件，打开后将文件里原始内容删除，将下面的内容复制进去并保存。

channels:
  - defaults
show_channel_urls: true
default_channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
  conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14

这一步完成后，我们需要打开Anaconda Prompt 运行 conda clean -i 清除索引缓存，保证用的是镜像站提供的索引。

Linux系统：

在Linux系统下，我们还是需要修改.condarc来进行换源

cd ~
vi .condarc
1
2

在vim下，我们需要输入i进入编辑模式，将上方内容粘贴进去，按ESC退出编辑模式，输入:wq保存并退出

我们可以通过conda config --show default_channels检查下是否换源成功

同时，我们仍然需要conda clean -i 清除索引缓存，保证用的是镜像站提供的索引。

PyTorch相关资源

1. Awesome-pytorch-list：目前已获12K Star，包含了NLP,CV,常见库，论文实现以及Pytorch的其他项目。
2. PyTorch官方文档：官方发布的文档，十分丰富。
3. Pytorch-handbook：GitHub上已经收获14.8K，pytorch手中书。
4. PyTorch官方社区：PyTorch拥有一个活跃的社区，在这里你可以和开发pytorch的人们进行交流。
5. PyTorch官方tutorials：官方编写的tutorials，可以结合colab边动手边学习
6. 动手学深度学习：动手学深度学习是由李沐老师主讲的一门深度学习入门课，拥有成熟的书籍资源和课程资源，在B站，Youtube均有回放。
7. Awesome-PyTorch-Chinese：常见的中文优质PyTorch资源