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PyTorch 成功安裝驗(yàn)證的方法小結(jié)

 更新時(shí)間：2023年11月17日 14:15:29   作者：張志翔  
這篇文章主要介紹了PyTorch 成功安裝驗(yàn)證的方法小結(jié),分享幾種驗(yàn)證PyTorch是否安裝成功的方法,確認(rèn)PyTorch是否工作正常非常重要,可以避免后續(xù)的問題,需要的朋友可以參考下

一、確認(rèn)PyTorch版本

安裝PyTorch之后，可以運(yùn)行以下代碼來確認(rèn)PyTorch的版本：

import torch
print(torch.__version__)

如果沒有報(bào)錯(cuò)，同時(shí)輸出了正確版本號，就說明PyTorch已經(jīng)成功安裝了。

二、測試PyTorch基礎(chǔ)功能

為了確保PyTorch基礎(chǔ)功能正常工作，可以進(jìn)行以下測試：

1.測試是否可以創(chuàng)建張量：

import torch
x = torch.Tensor(5, 3)
print(x)

如果沒有報(bào)錯(cuò)，同時(shí)輸出了5行3列的張量，就說明可以創(chuàng)建張量。

2.測試是否可以進(jìn)行張量計(jì)算：

import torch
x = torch.Tensor(5, 3)
y = torch.Tensor(3, 4)
z = torch.mm(x, y)
print(z)

如果沒有報(bào)錯(cuò)，同時(shí)輸出了5行4列的張量，就說明可以進(jìn)行張量計(jì)算。

三、在GPU上測試PyTorch

如果你的電腦有GPU支持，建議在GPU上測試PyTorch是否正常工作。測試代碼如下：

import torch
if torch.cuda.is_available():
    x = torch.Tensor(5, 3).cuda()
    y = torch.Tensor(3, 4).cuda()
    z = torch.mm(x, y)
    print(z)

如果沒有報(bào)錯(cuò)，同時(shí)輸出了5行4列的張量，就說明PyTorch GPU版本也正常工作。

四、使用示例代碼測試

為了更加確認(rèn)PyTorch是否正常工作，可以使用PyTorch官方提供的示例代碼進(jìn)行測試，例如以下代碼：

import torch
import torchvision
model = torchvision.models.resnet18(pretrained=True)
model.eval()
x = torch.rand(1, 3, 224, 224)
y = model(x)
print(y)

如果沒有報(bào)錯(cuò)，同時(shí)輸出了正確的結(jié)果，就說明PyTorch正常工作。

五、總結(jié)

以上就是幾種驗(yàn)證PyTorch是否安裝成功的方法，確認(rèn)PyTorch是否工作正常非常重要，可以避免后續(xù)的問題。如果以上測試都失敗了，請仔細(xì)閱讀PyTorch安裝文檔，排除失敗的原因，確保正確安裝PyTorch。

到此這篇關(guān)于PyTorch 成功安裝驗(yàn)證的文章就介紹到這了,更多相關(guān)PyTorch 安裝驗(yàn)證內(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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