1 簡(jiǎn)介
2017年1月粱栖，F(xiàn)AIR(Facebook AI Research)發(fā)布PyTorch逸雹，其實(shí)在Torch基礎(chǔ)上用pytorch語(yǔ)言重新打造的一款深度學(xué)習(xí)框架肌毅。Torch是采用Lua語(yǔ)言為接口的機(jī)器學(xué)習(xí)框架瓦宜，但因?yàn)長(zhǎng)ua語(yǔ)言比較小眾篱蝇，導(dǎo)致Torch知名度不高贺待。
2 Pytorch發(fā)展
2017年1月正式發(fā)布PyTorh
2018年4月更新0.4.0版本，支持Windows系統(tǒng)零截，caffe2正式并入PyTorch
2018年11月更新1.0穩(wěn)定版麸塞，成為GitHub增長(zhǎng)第二快的開(kāi)源項(xiàng)目
2019年5月更新1.1.0版本，支持TensorBoard涧衙，增強(qiáng)可視化功能
2019年8月更新1.2.0版本哪工，更新torchvision，torchaudio和torchtext弧哎，增加更多功能
2019年11月更新1.3.0版本雁比，增加8比特量化功能，進(jìn)軍移動(dòng)端部署產(chǎn)業(yè)
2020年1月更新1.4.0版本撤嫩，增加了支持分布式模型并行訓(xùn)練偎捎、為 PyTorch Mobile 提供 Build 級(jí)別的支持、加入了對(duì) Java binding 的支持序攘，以及增加了剪枝方法
3 PyTorch優(yōu)點(diǎn)
- 上手快：掌握Numpy和基本深度學(xué)習(xí)概念即可上手
- 代碼算法靈活：用nn.Module搭建網(wǎng)絡(luò)更方便茴她，基于動(dòng)態(tài)圖機(jī)制，更靈活
- Debug方便：就像調(diào)試Python代碼一樣
- 資源多：較多最新的研究成果都使用PyTorch實(shí)現(xiàn)
- 背靠大樹(shù)：Facebook維護(hù)開(kāi)發(fā)
- 可在各大云平臺(tái)使用：谷歌Colab程奠、亞馬遜云丈牢、阿里云以及Kaggle都可在線(xiàn)使用
...
4 適合人群
- 深度學(xué)習(xí)初學(xué)者：模型算法實(shí)現(xiàn)容易，加深深度學(xué)習(xí)概念認(rèn)識(shí)
- 機(jī)器學(xué)習(xí)愛(ài)好者：數(shù)十行代碼即可實(shí)現(xiàn)人臉識(shí)別梦染、目標(biāo)檢測(cè)、圖像生成等實(shí)驗(yàn)
- 算法研究員：最新arXiv論文算法快速?gòu)?fù)現(xiàn)
5 軟件安裝
5.1相關(guān)軟件
1朴皆、Python包管理器Anaconda
2帕识、Python集成開(kāi)發(fā)環(huán)境PyCharm
3、PyTorch
5.2 解釋器與工具包
5.3 虛擬環(huán)境
5.4 Anaconda安裝
步驟一：登錄官網(wǎng)https://www.anaconda.com/
步驟二：根據(jù)系統(tǒng)配置選擇對(duì)應(yīng)版本
步驟三：下載安裝完成后遂铡，點(diǎn)擊如下圖標(biāo)打開(kāi)應(yīng)用
步驟四：在主頁(yè)面選擇Environments
步驟五：
點(diǎn)擊base(root)肮疗，選擇“Open with jupyter notebook”我們以后就在這個(gè)環(huán)境下進(jìn)行代碼演練
步驟六：更換conda配置源，使得下載包速度更快
5.5 Pytorch安裝
步驟一：訪(fǎng)問(wèn)官網(wǎng)https://pytorch.org/扒接，根據(jù)自己的實(shí)際情況選擇對(duì)應(yīng)選項(xiàng)伪货，注意沒(méi)有GPU的CUDA就選擇None们衙。我們使用conda安裝
步驟二：在開(kāi)始欄打開(kāi)終端，輸入官網(wǎng)生成的那段指令碱呼，進(jìn)行pytorch安裝
conda install pytorch torchvision cpuonly -c pytorch
步驟三：安裝好后蒙挑，進(jìn)入python環(huán)境，使用
import torch愚臀，如果沒(méi)有報(bào)錯(cuò)說(shuō)明安裝成功
