[PYTHON] [Note] [PyTorch] De l'installation à la simplicité d'utilisation
introduction
J'ai décidé d'utiliser un réseau neuronal dans mes recherches, j'ai donc décidé d'utiliser PyTorch (mort cérébrale). Je sais que c'est populaire, et je sais seulement que j'ai poussé le chainer fabriqué par PFN jusqu'à la fin du développement (je me demande si cette expression est correcte ...), mais je ne l'ai jamais utilisé concrètement. , Préparez l'environnement et utilisez-le pendant un certain temps, et conservez-en une trace.
Qu'est-ce que PyTorch?
PyTorch est une bibliothèque Python développée par Facebook, principalement pour les réseaux de neurones (NN) (mon biais). C'est un outil pratique qui permet de réduire l'obstacle de NN, par exemple en permettant de calculer NN rapidement en permettant d'utiliser le GPU et en ayant un système de différenciation automatique.
- Il peut y avoir des opinions selon lesquelles il peut y avoir des caractéristiques plus différentes, mais pardonnez-moi car c'est aussi une explication approximative pour moi-même.
Comment télécharger
Environnement de l'écrivain OS：Windows10 Python : Python3.7 Package : Anaconda IDE : Spyder4.1.4 GPU: uniquement celui embarqué. NVIDIA n'est pas étouffant
Tout d'abord, récupérez la commande d'installation de pytorch sur la page WEB suivante.
Notez que si vous ne sélectionnez pas la commande d'installation appropriée, vous obtiendrez une erreur.
- J'ai copié la commande d'installation sur la page de Qiita d'une autre personne et l'ai exécutée telle quelle, et une erreur s'est produite. Pourquoi? Cet article est écrit par un idiot qui a répété
Les choix sont
-
- Build (je l'ai vérifié, mais je ne suis pas sûr, alors sélectionnez la gauche selon d'autres articles) ２．OS
-
- paquet
- Langue
- CUDA (il semble que ce soit pour utiliser GPU) Cinq sur. Selon l'environnement de l'auteur, je l'ai fait comme le montre l'image ci-dessous.
La partie de Exécuter cette commande en bas est la commande d'installation. Ensuite, installez-le en suivant les étapes ci-dessous. ① Faites un clic droit sur l'invite Anaconda et ouvrez avec Autre → Exécuter en tant qu'administrateur. ② Exécutez la commande suivante
conda install pytorch torchvision cpuonly -c pytorch
C'est acceptable
Remarque: cela a fonctionné sur mon bureau à la maison, mais pour une raison quelconque, cela n'a pas fonctionné sur mon ordinateur portable et j'ai eu l'erreur suivante:
OSError:[WinError 126]Le module spécifié est introuvable.
Lorsque j'ai recherché le message d'erreur, la page de @ kunishou0903 [(Que faire quand "OSError: [WinError 126] Le module spécifié est introuvable dans la torche d'importation")](https://qiita.com Je suis arrivé à / kunishou0903 / items / b1789c446770c8c97613) et j'ai exécuté la commande suivante introduite dans «Installer une ancienne version de Pytorch» dans cet article et cela a fonctionné.
conda install pytorch==1.5.0 torchvision==0.6.0 -c pytorch
N'oubliez donc pas que le pytorch de l'ordinateur portable est obsolète.
Facile à utiliser
Vous pouvez faire référence aux éléments d'une matrice par numéros de lignes et de colonnes, calculer des moyennes, transposer et faire la plupart de ce que vous pouvez faire avec numpy. De plus, il peut être converti en numpy. Je n'utilise pas de GPU, donc je ne ressens pas vraiment les avantages, mais je pensais que la différenciation automatique serait utile, alors je vais l'écrire ci-dessous.
#Bibliothèque
import torch
#Création de matrice
A = torch.tensor([[1,2],[3,4]])
B = torch.tensor([[4,3],[2,1]])
#Produit de matrices
torch.mm(A,B)
###tensor([[ 8, 5],[20, 13]])###
#Différenciation automatique
x = torch.tensor(3.0, requires_grad = True) #Nécessite si vous voulez que X soit une variable_Définir l'argument grad sur True
#Les 4 premiers donnent un point à X.
a = torch.tensor(2.0) #Inclinaison
b = 1.0 #Section
y = a*x + 1 #Définition des fonctions
print(y) # x =Valeur à 3
###tensor(7., grad_fn=<AddBackward0>)###
y.backward() #requires_Exécution de la différenciation avec une variable dont grad = True
print(x.grad) #Résultat différencié
###tensor(2.)###
Source du devis
[1]PyTorch [2] (Que faire lorsque "Erreur du système d'exploitation: [WinError 126] Le module spécifié est introuvable dans la torche d'importation") [3] Construction de l'environnement PyTorch (Windows10, Anaconda3, Pycharm, Python3) Je n'ai rien cité directement, mais veuillez également vous référer à cette page. Fait. [4] "Introduction au développement de PyTorch utilisable sur le terrain, par Shaseibashi" ← Je l'ai acheté. Le meilleur.
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