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关于区块链:PyTorch深度学习入门笔记一PyTorch环境配置及安装

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OS: ubuntu 20.04(虚拟机)

一、工具装置

1.1 Anaconda 装置

首先装置 Anaconda , 我是去清华大学镜像站下载,版本为
`
Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh
`
参考这篇 CSDN 博客装置好。
装置胜利测试:

首先创立一个虚拟环境:

conda create -n pytorch python=3.6


输出

source activate pytorch

激活环境

1.2 Pytorch 装置

进入官网, 抉择适合版本装置,因为我是用的 ubuntu20.04 虚拟机,不反对 CUDA,所以抉择了 CPU:

抉择适合版本并复制 Run this Command: 即可进行装置 (不举荐应用办法,因为下载速度很慢)。
装置过程可能比拟迟缓,能够用以下命令(举荐)‘

pip3 --default-timeout=1000 install --index-url https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple torch==1.10.1+cpu torchvision==0.11.2+cpu torchaudio==0.10.1+cpu -f https://download.pytorch.org/whl/cpu/torch_stable.html

留神:先进入所创立的 Pytorch 虚拟环境,再输出指令进行装置。

装置好后进行测试:

二、编辑器装置

2.1 Pycharm 装置

官网下载地址是:https://www.jetbrains.com/pyc…
抉择收费的社区版装置:

下载下来就是解压,放到一个适合的文件夹下,而后增加环境变量

gedit .bashrc

在最上面一行输出:

# pycharm
alias pycharm="sh /home/jc-cao/app_download_address/Pycharm2021/pycharm-community-2021.3.1/bin/pycharm.sh"

注:将下面的门路改为本人的 pycharm 装置门路即可
而后使配置失效

source .bashrc

这样在终端输出 pycharm 就能关上软件了

接下来创立一个名为 learn_pytorch 的工程:

抉择解释器为之前所创立的名为 pytorch 的虚拟环境的 python 解释器

2.2 Jupyter 装置

在 pytorch 虚拟环境中,输出

conda install nb_conda

装置 jupyter:

装置好后输出 jupyter notebook 测试

在 jupyter 中新建一个 notebook,采纳 pytorch 虚拟环境的 python 解释器,即可导入 torch 包进行应用了。

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