3.4. PyTorch开发环境搭建

PyTorch 是一个开源的 Python 机器学习库，底层由 C++ 实现。 PyTorch 主要应用于人工智能领域，如深度学习，它最初由 Facebook 的人工智能研究团队开发。

PyTorch 主要有两大特征：

  • 类似于 NumPy 的张量计算，可使用 GPU 加速
  • 带自动微分系统的深度神经网络

3.4.1. 安装PyTorch

conda create -n pytorch python=3.7  # 建议 创建一个新的 python 环境
# 指定 安装的pytorch的版本、cuda的版本 和 下载源
# cuda版本 和 pytorch版本 根据自己需求修改
conda install -n pytorch pytorch=1.5 torchvision cudatoolkit=10.2 --channel https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch
../_images/pytorch-1.png

Hint

在安装 PyTorch 的 CUDA 版本时，其实会安装 CUDA 到 conda 的虚拟环境之中。 这意味着如果只使用 Python 的 PyTorch 做深度学习，可以只安装显卡驱动，不用在系统中安装 CUDA。

3.4.2. 测试PyTorch

conda activate pytorch
python3     # 进入 python 交互终端

执行 Python 代码：

import torch
torch.cuda.is_available()

如果上述 Python 代码返回 True，代表 PyTorch + CUDA 配置成功。