Anaconda＋vscode＋pytorch環(huán)境搭建過程詳解

更新時(shí)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(shí)例代碼給大家介紹的非常詳細(xì)，對(duì)大家的學(xué)習(xí)或工作具有一定的參考借鑒價(jià)值,需要的朋友可以參考下

1、安裝Anaconda

Anaconda指的是一個(gè)開源的Python發(fā)行版本，其包含了conda、Python等180多個(gè)科學(xué)包及其依賴項(xiàng)。在官網(wǎng)上下載https://www.anaconda.com/distribution/，因?yàn)榉?wù)器在國(guó)外會(huì)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?yàn)锳naconda公司和微軟公司的合作，不用在對(duì)進(jìn)行VScode的配置。

3、安裝Pytorch

Pytorch是facebook公司發(fā)布的著名深度學(xué)習(xí)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(jiǎn)單易用的 API 接口，用更少的代碼實(shí)現(xiàn)常用任務(wù)的模型搭建和訓(xùn)練。

有兩種方式可以安裝fastai

conda和pip兩者都是包管理器（自動(dòng)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(yàn)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(huì)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(xùn)練數(shù)據(jù)，測(cè)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(gè)ImageDataBunch對(duì)象
  learn = cnn_learner(data, models.resnet18, metrics=accuracy) # 構(gòu)建cnn模型，使用resnet18預(yù)訓(xùn)練模型
  learn.fit(1) # 訓(xùn)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(qǐng)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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