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Anaconda+vscode+pytorch環(huán)境搭建過程詳解

 更新時間:2020年05月25日 10:49:43   作者:茯苓  
這篇文章主要介紹了Anaconda+vscode+pytorch環(huán)境搭建過程詳解,本文通過實例代碼給大家介紹的非常詳細,對大家的學習或工作具有一定的參考借鑒價值,需要的朋友可以參考下

1、安裝Anaconda

Anaconda指的是一個開源的Python發(fā)行版本,其包含了conda、Python等180多個科學包及其依賴項。在官網(wǎng)上下載https://www.anaconda.com/distribution/,因為服務器在國外會很慢,建議從清華鏡像https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/下載。

2、安裝VScode

需要在Anaconda再裝VScode,因為Anaconda公司和微軟公司的合作,不用在對進行VScode的配置。

3、安裝Pytorch

Pytorch是facebook公司發(fā)布的著名深度學習框架。在Pytorch官網(wǎng)上https://pytorch.org/在命令行窗口輸入

4、fastai

fastai 基于 PyTorch,提供簡單易用的 API 接口,用更少的代碼實現(xiàn)常用任務的模型搭建和訓練。

有兩種方式可以安裝fastai

conda和pip兩者都是包管理器(自動化軟件安裝,更新,卸載的一種工具)

Conda安裝

conda install -c fastai fastai

pip安裝

pip install fastai

5、驗證安裝成功

from fastai.vision import models, URLs, ImageDataBunch, cnn_learner, untar_data, accuracy
import torch
def main():
  path = untar_data(URLs.MNIST_SAMPLE) # 下載數(shù)據(jù)集,這里只是MNIST的子集,只包含3和7的圖像,會下載并解壓(untar的命名原因)到/root/.fastai/data/mnist_sample(如果你是root用戶)下,包含訓練數(shù)據(jù),測試數(shù)據(jù),包含label的csv文件
  data = ImageDataBunch.from_folder(path) # 利用ImageDataBunch讀取文件夾,返回一個ImageDataBunch對象
  learn = cnn_learner(data, models.resnet18, metrics=accuracy) # 構(gòu)建cnn模型,使用resnet18預訓練模型
  learn.fit(1) # 訓練一輪

if __name__ == '__main__':
  main()

結(jié)果輸出:

總結(jié)

到此這篇關(guān)于Anaconda+vscode+pytorch環(huán)境搭建過程詳解的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Anaconda+vscode+pytorch環(huán)境搭建內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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