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Pytorch安装 与入门链接_git环境安装torch么

作者：思考机器7 | 2024-01-31 19:38:27

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git环境安装torch么

Pytorch安装 

1）先是Anaconda安装配置，参照原来一篇博客

2）Git Clone源代码

进入虚拟环境后，采用conda安装：conda install pytorch torchvision -c soumith

如果不成功则：

那么最后还有一个选择，install from source，果断在GitHub上找到PyTorch的repository:

https://github.com/pytorch/pytorch

接下来需要做的就是将PyTorch最新的源代码取到本地：

gitclone https://github.com/pytorch/pytorch.git

离线安装：

http://pytorch.org/      选择合适版本，例：

http://download.pytorch.org/whl/cu90/torch-0.3.1-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl 

下载下来再：pip install  torch-0.3.1-cp36-cp36m-linux_x86_64.whl 

3）测试 

进入python模式下，看能否导入torch成功： 
  1. $  python
  2. >  import torch

4）Install from Source

根据PyTorch源代码的readme中的安装步骤，我们要先配置环境变量CMAKE_PREFIX_PATH，打开~/.bashrc （vi ~/.bashrc）输入：

export CMAKE_PREFIX_PATH=[anaconda root directory]
  • 1

其中“[anaconda root directory]”指的是Anaconda的安装文件夹下的bin文件夹。在我的Ubuntu12.04上，安装路径如下：

export CMAKE_PREFIX_PATH=/home/data/liangxiaoyun/anaconda2/bin
  • 1

另外由于我的GPU不支持CUDA，只能安装CPU部分，所以还需要设置环境变量NO_CUDA为1：

export NO_CUDA=1
  • 1

在完成上述两个环境变量配置后需要记得这一步，使环境变量生效：

source ~/.bashrc
  • 1

然后，我们需要安装PyTorch的依赖库：

conda install numpy pyyaml mkl setuptools cmake gcc cffi
  • 1

最后，一切准备就绪！马上进入愉快的编译安装过程：

python setup.py install
  • 1

大概十分钟左右，提示安装成功，马上进入Python试一试：

  1. Python 3.5.2 |Anaconda 4.2.0 (64-bit)| (default, Jul  2 2016, 17:53:06) 
  2. [GCC 4.4.7 20120313 (Red Hat 4.4.7-1)] on linux
  3. Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
  4. >>> import torch
  5. >>> x = torch.rand(5,3)
  6. >>> print(x)
  7.  
  8.  0.0592  0.4292  0.5637
  9.  0.6365  0.2012  0.5649
  10.  0.2594  0.8850  0.5157
  11.  0.0689  0.4914  0.8834
  12.  0.3978  0.7032  0.6879
  13. [torch.FloatTensor of size 5x3]

可以看到import torch可以成功，表示PyTorch的安装完成！仔细一看PyTorch里面的数据操作和Matlab挺像的，方便上手。

2.TorchVision安装

TorchVision为PyTorch提供视频和图像方面的支持，包括数据库和模型等。安装好了之后可以很方便地导入很多图像数据库，比如cifar-10。下载地址为：

https://pypi.python.org/pypi/torchvision/0.1.8
  • 1

我们点击Download下载whl文件，然后在Anaconda的环境中启动pip进行安装：

pip install torchvision-0.1.8-py2.py3-none-any.whl
  • 1

以上方法出错，则：

Anaconda:

conda install torchvision -c pytorch

至此，TorchVision就已经安装成功！

3. 小试牛刀

PyTorch官网的入门教程中有一个有关图像分类的，我们尝试着完成这个教程：

http://pytorch.org/tutorials/beginner/blitz/cifar10_tutorial.html
  • 1

在页面的最下面有代码的下载链接，选择下载“cifar10_tutorial.py”，直接在终端中运行程序：

python cifar10_tutorial.py
  • 1

出现以下提示，正在下载cifar10数据库。

Downloading http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-python.tar.gz to ./data/cifar-10-python.tar.gz
  • 1

等了很久还是没下载好，我选择用其他下载工具譬如迅雷，直接下载cifar-10-python.tar.gz，大小接近180M，怪不得这么久。

然后在data文件夹里，对数据库解压：

tar -xzvf cifar-10-python.tar.gz

解压好了再选择运行代码cifar10_tutorial.py，提示数据验证通过：

  1. Files already downloaded and verified
  2. Files already downloaded and verified

接下来就是train和test的输出：

  1. [1,  2000] loss: 2.223
  2. [1,  4000] loss: 1.853
  3. [1,  6000] loss: 1.694
  4. [1,  8000] loss: 1.592
  5. [1, 10000] loss: 1.521
  6. [1, 12000] loss: 1.472
  7. [2,  2000] loss: 1.392
  8. [2,  4000] loss: 1.359
  9. [2,  6000] loss: 1.335
  10. [2,  8000] loss: 1.313
  11. [2, 10000] loss: 1.316
  12. [2, 12000] loss: 1.276
  13. Finished Training
  14. GroundTruth:    cat  ship  ship plane
  15. Predicted:   frog  ship  ship  ship
  16. Accuracy of the network on the 10000 test images: 53 %
  17. Accuracy of plane : 32 %
  18. Accuracy of   car : 75 %
  19. Accuracy of  bird : 51 %
  20. Accuracy of   cat : 19 %
  21. Accuracy of  deer : 49 %
  22. Accuracy of   dog : 28 %
  23. Accuracy of  frog : 70 %
  24. Accuracy of horse : 68 %
  25. Accuracy of  ship : 80 %
  26. Accuracy of truck : 56 %

结果和PyTorch的官方tutorial差不多，运行成功！

至此，PyTorch的安装、环境搭建以及安装后的代码测试就全部完成。按照这个步骤，相信你也可以很快开始PyTorch的开发！


入门建议

第一步 github的 tutorials 尤其是那个60分钟的入门。只能说比tensorflow简单许多. 另外 jcjohnson 的 Simple examples to introduce PyTorch 也不错
第二步 example 参考 pytorch/examples 实现一个最简单的例子(比如训练mnist )。
第三步 通读doc PyTorch doc 尤其是 autograd的机制，和 nn.module , optim 等相关内容。文档现在已经很完善，而且绝大部分文档都是 作者亲自写的，质量很高。
第四步 论坛讨论 PyTorch Forums 。论坛很活跃，而且质量很高，pytorch的维护者(作者)回帖很及时的。每天刷一刷帖可以少走很多弯路，避开许多陷阱,消除很多思维惯性.尤其看看那些阅读量高的贴，刷帖能从作者那里学会如何写出bug-free clean and elegant 的代码。如果自己遇到问题可以先搜索一下，一般都能找到解决方案，找不到的话大胆提问，大家都很热心的。
第五步 阅读源代码 fork pytorch，pytorch-vision等。相比其他框架，pytorch代码量不大，而且抽象层次没有那么多，很容易读懂的。通过阅读代码可以了解函数和类的机制，此外它的很多函数,模型,模块的实现方法都如教科书般经典。还可以关注官方仓库的issue/pull request, 了解pytorch开发进展，以及避坑。
还可以加入 slack群组讨论，e-mail订阅等
总之 pytorch入门很简单，代码很 优雅，是最 Pythonic的框架. 欢迎入坑。

推销一个教程： chenyuntc/pytorch-book 用notebook写的教程，里面还有很多有趣的例子，比如用GAN生成动漫头像，用CharRNN写唐诗，类Prisma的滤镜（风格迁移）和图像描述等


1. 关于如何照着example实现简单的例子, 做法是认真看几遍example的实现代码.理解透,然后自己从头写, 实现相同的模型, 实在卡住了写不下去可以看一下, 但是绝对不能copy and paste. 当你实现了一个简单的例子(比如tutorial 的 mnist) 基本上对pytorch的主要内容都有了大概的了解. 写的时候会涉及 dataset,nn.module, optim, loss等许多模块, 也算是加深理解. 用pytorch 写的第一个模型是DCGAN , 用ipython notebook写的 GitHub-chenyuntc/pytorch-GAN, 然后看到了新出的大作WGAN, 在DCGAN上做了一点点修改, 就实现了WGAN, 是入门最快的一次.
2. 论坛的很多贴都是你以后可能遇到的问题 比如
如何从预训练好的网络中的某一层提取特征: How to extract features of an image from a trained model
论坛贴比较少, 我觉得其中一个原因是很多问题都不是问题,比如如何共享参数, 这个在tensorflow中有专门的一章讲解, 但是用pytorch写可能都不会意识到有这个问题---直接用就是了 How to create model with sharing weight? 比如如何用在模型运行时实现条件判断--直接用if. 如何查看中间结果?--直接print. 如何修改参数--直接赋值. 相比于tensorflow,pytorch更接近python的写法.
3. 关于如何阅读源代码: fork, clone ,然后用vscode打开--- 大概浏览一下, 知道类, 模块之间的关系. 然后重点阅读一些经典函数的代码, 按ctrl单击调用的函数在不同文件中跳转, 了解函数调用关系. 此外torch-vision中很多模型如ResNet的实现也很简洁.
4. 一些其它的例子:
安利
@莫烦 的PyTorch教程(视频+代码)详情见专栏文章 等什么, 赶快抱紧 PyTorch 的大腿!

 

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