Anaconda

由于PyTorch官网 http://pytorch.org/ 推荐使用Anaconda作为软件包管理器（package manager），所以我们需要首先准备好Anaconda环境。 1.准备好Anaconda环境 具体参见： http://blog.csdn.net/zhdgk19871218/article/details/46502637 2.进入PyTorch官网，选择自己相应的版本 查看python版本 1 fenglei@gpu01:~$ python - V 2 Python 3.5.2 :: Anaconda 4.2.0 (64-bit) 查看cuda版本 1 fenglei@gpu01:~$ cat /usr/local/cuda/ version.txt 2 CUDA Version 8.0.61 注意： 确保拥有最新的pip 和 numpy packages. 1 fenglei@gpu01:~$ pip install -- upgrade pip 2 Collecting pip 3 Downloading pip-9.0.1-py2.py3-none-any.whl (1 .3MB) 4 100% |████████████████████████████████| 1.3MB 13kB/ s 5 Installing collected

点击上方“ 计算机视觉cv ”即可“进入公众号” 重磅干货第一时间送达 Pytorch优势   聊聊为什么使用Pytorch，个人觉得Pytorch比Tensorflow对新手更为友善，而且现在Pytorch在学术界使用的得更多，大有逆袭Tensorflow之势。最近两年的顶会文章中，代码用Pytorch的比Tensorflow多。大家如果对Tensorflow也感兴趣，完全可以学习了Pytorch之后继续学习Tensorflow，基本原理都是相通的。让我们开始开启愉快的Pytorch学习之旅吧！ 在Ubuntu系统或是windows系统安装Pytorch   首先打开Pytorch的官网：https://pytorch.org/。在首页我们可以看到有各种配置可选，我们这里选择CPU或是GPU的版本都可以。一般选择GPU版本的Pytorch，这样运行大型的程序速度会快很多。而要运行GPU的Pytorch，就需要在电脑（不管是Ubuntu系统还是windows系统）安装相应的CUDA9和cudnn7，这两个安装起来有时候会遇到一大堆问题，所以需要一步一步解决。推荐一个我写的在Ubuntu系统安装教程的博客，按照博客上写的一步步来就可以啦。 博客链接：https://blog.csdn.net/xiewenrui1996/article/details/102736238 。