PyTorch框架學習一——PyTorch的安裝（CPU版本）

• PyTorch簡介
• PyTorch的安裝（CPU版）

機器學習/深度學習領域的學習都是需要理論和實踐相結合的，而它們的實踐都需要借助于一個框架來實現，PyTorch在學術界目前處于主流的地位，而且據說上手較快，從今天起開始學習該框架，為后面的學習打一個基礎。

PyTorch簡介

PyTorch背后的東家是Facebook。2017年1月FAIR（Facebook AI Research）首次發布了PyTorch。他的前身是Torch，而Torch是采用很小眾的Lua語言為接口的機器學習框架，正因為Lua非常小眾，所以Torch的知名度很低。

PyTorch是在Torch的基礎上用Python語言重新打造的一款深度學習框架。不僅能夠實現強大的GPU加速，同時還支持動態神經網絡，這是很多主流深度學習框架比如Tensorflow等都不支持的。

PyTorch經歷了如下的一些重大發展：

2017年1月正式發布PyTorch
2018年4月更新0.4.0版，支持Windows系統，caffe2正式進入PyTorch
2018年11月更新1.0穩定版，是GitHub上增長第二塊的開源項目
2019年5月更新1.1.0版，支持TensorBoard，增強可視化功能
2019年8月更新1.2.0版，更新torchvision、torchaudio和torchtext，增加更多功能

PyTorch學習過程中需要查找官方文檔：https://pytorch.org/docs/stable/index.html

PyTorch的安裝（CPU版）

因為我的電腦是AMD銳龍的CPU和GPU，不能使用CUDA和CuDnn，也就不能在本機上安裝GPU版本，所以只能安裝CPU版本用于學習，后續若需要跑大型的深度學習算法，則需要轉至服務器上跑，本機只是學習需要，下面就來看一下PyTorch的安裝過程（默認已經安裝anaconda和pycharm）：

1.打開Anaconda的Prompt命令窗口，先為PyTorch框架構建一個虛擬環境，Anaconda的好處就是可以構建很多個不同的虛擬環境，每個環境有著各自不同的框架或者說不同的Python解釋器和工具包，命令如下，這里使用的Python的版本為3.7：

構建好虛擬環境后通過命令conda activate Pytorch_cpu來進入該虛擬環境：
我們需要在該虛擬環境下安裝PyTorch和 torchvision 。

2.下面我們進入到PyTorch的官網：https://pytorch.org/

點擊Get Started，進入后按照如下選擇（只針對windows系統、pip安裝、Python版本、無GPU的情況，如有其它需要則應該選擇相應的）：

下面已經自動生成了一句安裝PyTorch和torchvision的命令，查看一下版本無誤的話就復制這條命令并粘貼到prompt命令窗口中：

這邊是已經安裝過了所以沒有下載安裝的過程，第一次安裝會需要下載并安裝，過程可能會很慢，這里建議換成國內的鏡像源的快速度會得到飛速的提升。

3.以上如果沒有問題的話則已經安裝好了cpu版的PyTorch，這時我們可以測試一下是否安裝正確：

如果正確安裝的話是可以得到當前PyTorch的版本和是否GPU版本的。

4.最后我們較好使用PyTorch的IDE是pycharm，所以還需要在pycharm上設置一下解釋器：

打開Pycharm->文件->設置->項目: (你的項目名)->Project Interpreter：


點后面的這個小齒輪->Add…，然后選擇Conda Environment：

選擇Existing Environment，點interpreter這行后面的三個小點：

然后按照你安裝Anaconda的路徑找到envs文件夾，里面會有相應的python.exe的解釋器，選擇這個即可：

這時已經設置好了，我們再在pycharm里測試一下Pytorch：

運行結果：

成功！

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的PyTorch框架学习一——PyTorch的安装（CPU版本）的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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