pip 安装 PyTorch|极客笔记

pip 安装 PyTorch

在进行深度学习任务时，PyTorch 是一个非常流行的深度学习框架之一。在使用 PyTorch 之前，我们需要先安装好相关的软件包。而 pip 就是 Python 包管理工具，可以帮助我们快速方便地安装 Python 包。本文将详细介绍如何使用 pip 安装 PyTorch。

什么是 PyTorch

PyTorch 是一个基于 Python 的科学计算包，主要针对两类需求：作为NumPy的替代品，以便使用GPU的能力进行计算；作为一个高灵活性和速度的深度学习研究平台。相较于其他深度学习框架，PyTorch 更加灵活，允许用户自由构建神经网络。

安装 PyTorch

确认 Python 版本

首先，我们需要确认我们已经安装好 Python，可以使用以下命令来查看 Python 的版本：

python --version

运行结果可能如下所示：

Python 3.8.10

使用 pip 安装 PyTorch

使用以下命令可以使用 pip 安装 PyTorch：

pip install torch torchvision

验证安装

安装完成后，我们可以验证 PyTorch 是否成功安装。以下是一段简单的 Python 代码，用来导入 torch 模块并输出版本信息：

import torch

print(torch.__version__)

运行该代码，预期结果应该为 PyTorch 的版本号，例如：

1.9.0

示例代码

接下来，我们来看几个更具体的示例代码，使用 PyTorch 完成一些基本操作。

创建张量

张量 Tensor 是 PyTorch 中存储和处理数据的基本结构，类似于 NumPy 中的数组。下面的示例代码会创建一个 5×3 的随机数张量：

import torch

x = torch.rand(5, 3)
print(x)

预期结果输出为一个 5×3 的张量，类似于：

tensor([[0.3745, 0.1236, 0.2472],
        [0.7268, 0.0770, 0.4953],
        [0.0109, 0.2093, 0.2317],
        [0.2449, 0.1491, 0.8900],
        [0.1178, 0.6005, 0.7891]])

矩阵相乘

使用 PyTorch 进行深度学习任务时，经常需要进行矩阵相乘运算。下面的示例代码演示了如何使用 PyTorch 完成矩阵相乘操作：

import torch

# 定义两个矩阵
a = torch.tensor([[1, 2], [3, 4]])
b = torch.tensor([[5, 6], [7, 8]])

# 矩阵相乘
c = torch.mm(a, b)
print(c)

预期结果为两个矩阵的乘积，例如：

tensor([[19, 22],
        [43, 50]])

结语

通过本文的介绍，我们了解了如何使用 pip 安装 PyTorch，并且学会了一些基本的 PyTorch 操作。

pip 安装 PyTorch