Pytorch学习笔记(一)----安装Pytorch

说明：默认已安装好Anaconda3与CUDA。因之前有用python研究过爬虫与tensorflow，所以这两个电脑里有。

1、确认CUDA版本

打开NVIDIA控制面板，选择帮助中的系统信息，点击组件。确认CUDA的版本。如图所示我的是9.2。


如果电脑没有gpu，则忽略此步。

2、生成安装命令

打开Pytorch官网。按照自己系统的配置信息填写好python版本、CUNDA版本。
建议使用pip的方式，国内通过conda生成的命令下载速度太慢，没有*基本不可能成功下载。如果没有GPU，CUDA一栏选择None。
填好相关信息后会自动生成相应的下载命令。
我的是 pip install torch==1.3.1+cu92 torchvision==0.4.2+cu92 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

3、执行下载

在命令行中执行步骤二中生产的下载命令。

如果觉得下载速度还是不够快，可以把图中截取的下载地址放入迅雷得下载软件中进行下载。在下载的文件目录下，打开命令窗口，执行

pip install torch-1.3.1+cu92-cp36-cp36m-win_amd64.whl

4、安装torchvision

torchvision是独立于pytorch的关于图像操作的一些方便工具库。
torchvision 主要包含以下三部分：
models : 提供深度学习中各种经典的网络结构以及训练好的模型，包括Alex Net, VGG系列、ResNet系列、Inception系列等；
datasets：提供常用的数据集加载，设计上都是继承torch.utils.data.Dataset，主要包括MMIST、CIFAR10/100、ImageNet、COCO等；
transforms: 提供常用的数据预处理操作，主要包括对Tensor及PIL Image对象的操作。

pip install torchvision

5、验证

命令行中打开python。
依次执行下列语句，没有报错，则代表正常。CPU版本的为false。

import torch
import torchvision
print(torch.cuda.is_available())