一. 基本介绍
Pytorch概念
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PyTorch是一个开源机器学习和深度学习框架。PyTorch 允许您使用 Python 代码操作和处理数据并编写深度学习算法，能够在强大的GPU加速基础上实现张量和动态神经网络。
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PyTorch是一个基于 Python 的科学计算包，使用 Tensor 作为其核心数据结构，类似于 Numpy 数组，不同的是，PyTorch 可以用GPU来处理数据，提供许多深度学习的算法。
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PyTorch提供了完整的使用文档、循序渐进的用户指南，作者亲自维护PyTorch论坛，方便用户交流和解决问题。
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Meta(前Facebook)人工智能研究院FAIR对PyTorch的推广提供了大力支持。作为当今排名前三的深度学习研究机构，FAIR的支持足以确保PyTorch获得持续开发、更新的保障，不至于像一些个人开发的框架那样昙花一现。如有需要，我们也可以使用Python软件包(如NumPy、SciPy和Cython)来扩展 PyTorch。
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相对于TensorFlow，PyTorch的一大优点是它的图是动态的，而TensorFlow框架是静态图，不利于扩展。同时，PyTorch非常简洁，方便使用。
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如果说TensorFlow的设计是“Make it complicated”，Keras的设计是“Make it complicated and hide it”，那么PyTorch的设计则真正做到了“Keep it simple，stupid”。
为什么使用Pytorch
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机器学习研究人员喜欢使用 PyTorch。截至 2022 年 2 月，PyTorch 是 Papers With Code 上最常用的深度学习框架，该网站用于跟踪机器学习研究论文及其附带的代码存储库。
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PyTorch 易于学习和使用，足够灵活，可以在各种应用中使用，高效，以便我们可以处理巨大的现实数据集，并且足够准确，即使在输入数据存在不确定性的情况下也能提供正确的结果。
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许多深度学习的应用使用了PyTorch，比如：
文字生成图片的Stable Diffusion：
用于对象检测和语义分割的YOLOv5系列（现在已经更新到YOLOv10)：
实时语音克隆Real-Time Voice Cloning
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除上述通用领域的应用外，在一些专业领域的应用也在快速发展，比如医学领域，用PyTorch开发的开箱即用的解决方案nnU-Net：
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在GIS领域，ESRI官方提供了许多解决方案和预训练模型，有提取建筑物轮廓的模型：
深度学习优缺点
与机器学习的差别
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不需要人工特征工程
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特征工程+分类/回归 使用一个网络来完成
优缺点
优点
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精确度高，性能好，效果好
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拟合任意非线性的关系
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框架多，不需我们自己造轮子
缺点
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黑箱，可解释性差
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网络参数多，超参数多
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需要大量的数据进行训练，训练时间长，对算力有较高要求
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小数据集容易过拟合
二. 环境安装
PyTorch安装环境配置
直接安装-CPU
pip install torch==X.XXX
常用镜像源
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清华源：Simple Index
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豆瓣源：Simple Index
CUDA安装-GPU
使用CUDA安装前应确定电脑装有英伟达的显卡, 如果没有显卡, 可以使用直接安装得方法, 不适用GPU
新建沙箱
创建一个虚拟python环境：
conda create -n DL_Pytorch python=3.9 conda activate DL_Pytorch
查看虚拟环境列表：
conda info --envs conda info -e conda env list
激活虚拟环境
# conda旧版本：4.3及更早的版本 source activate DL_Pytorch # conda新版本：4.4及以后 conda activate DL_Pytorch
删除虚拟环境
conda remove -n DL_Pytorch --all
查看本机GPU
在CUDA Toolkit 安装前用以下命令查询机器上显卡最高支持的CUDA 版本：
终端输入：
# 查看GPU信息 nvidia-smi
安装或更新驱动
最好使得驱动支持cuda11.8以上版本, 如果电脑显卡信息显示支持得CUDA版本低于11.8, 建议更新到11.8及以上
官方驱动下载地址：下载 NVIDIA 官方驱动 | NVIDIA
安装cuda
如果没有安装cuda或者需要升级，可以去官网下载： CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer
安装CUDNN
NVIDIA CUDA深度神经网络库 (cuDNN) 是一个 GPU 加速的深度神经网络基元库，能够以高度优化的方式实现标准例程（如前向和反向卷积、池化层、归一化和激活层）。
全球的深度学习研究人员和框架开发者都依赖 cuDNN 来实现高性能 GPU 加速。借助 cuDNN，研究人员和开发者可以专注于训练神经网络及开发软件应用，而不必花时间进行低层级的 GPU 性能调整。cuDNN 可加速广泛应用的深度学习框架，包括 Caffe2、Keras、MATLAB、MxNet、PaddlePaddle、PyTorch和 TensorFlow。
下载地址：cuDNN Archive | NVIDIA Developer
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下载并解压缩
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将选中得文件复制到CUDA安装路径:
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Windows：
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA -
Linux：
/usr/local/cuda
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安装Pytorch
（1）在线安装
打开pytorch安装指导网站，选择合适的系统平台，关键是在compute platform选择一个不高于本机的CUDA Version，复制命令安装。
（2）离线安装
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离线包下载地址：download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
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安装方式
pip install torch-2.0.1+cu118-cp310-cp310-win_amd64.whl
校验安装
import torch # 打印出正在使用的PyTorch和CUDA版本。 print(torch.__version__) print(torch.version.cuda) # 测试GPU是否生效 print(torch.cuda.is_available())
torch-torchvision版本
pytorch与torch vision版本对应问题:
三. 基本使用
张量简介
张量，英文为Tensor，是机器学习的基本构建模块，是以数字方式表示数据的形式。
例如，图像可以表示为形状为 [3, 224, 224] 的张量，这意味着 [colour_channels, height, width] ，因为图像具有 3 颜色通道（红色、绿色、蓝色），高度为 224 像素，宽度为 224 像素。
在张量语言（用于描述张量的语言）中，张量将具有三个维度，一个维度表示 colour_channels 、 height 和 width 。
张量的创建
张量得基本创建
根据数据创建torch
# 1. 使用torch.tensor根据数据创建张量 # 1.1. 创建标量 data = torch.tensor(10) print(data) # 1.2. 创建numpy数组 data = np.random.randn(3, 4) data = torch.tensor(data) print(data) # 1.3. 创建张量 data = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]]) print(data)
根据形状/数据创建Torch
# 2.使用torch.Tensor根据形状/数据创建张量 # 2.1. 创建两行三列张量, 默认dtype为float32 data = torch.Tensor(2, 3) print(data) # 2.2. 如果传递列表, 则创建包含指定元素的张量 data = torch.Tensor([10]) print(data) data = torch.Tensor([1, 4]) print(data)
指定类型张量
# 3. torch.IntTensor(), torch.FloatTensor(), torch.DoubleTensor()创建指定类型的张量 # 3.1. 创建2行3列, dtype 为 int32 的张量 data = torch.IntTensor(2, 3) print(data) # 3.2. 注意: 如果传递的元素类型不正确, 则会进行类型转换 data = torch.IntTensor([2.5, 3.3]) print(data) # 3.3. 其他的类型 data = torch.ShortTensor() # int16 print(data) data = torch.LongTensor() # int64 print(data) data = torch.FloatTensor() # float32 print(data) data = torch.DoubleTensor() # float64 print(data)
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