pytorch
简介
Pytorch是torch的python版本，是由Facebook开源的神经网络框架，专门针对 GPU 加速的深度神经网络（DNN）编程。Torch 是一个经典的对多维矩阵数据进行操作的张量（tensor ）库，在机器学习和其他数学密集型应用有广泛应用。与Tensorflow的静态计算图不同，pytorch的计算图是动态的，可以根据计算需要实时改变计算图。但由于Torch语言采用 Lua，导致在国内一直很小众，并逐渐被支持 Python 的 Tensorflow 抢走用户。作为经典机器学习库 Torch 的端口，PyTorch 为 Python 语言使用者提供了舒适的写代码选择
速度，易用，活跃
caffe2 已经与 pytorch合并到了 pytorch1.0。而且相对于其tf更加的简单
而且便于后期上手基于pytorch的yolo5等目标检测模块都会更加容易，环境也可以直接他用。 pytorch对新手也会更加友好。
配置和环境要求
建议 GPU渲染 显存6G以上的英伟达显卡（N卡） 1060 及以上
cpu 也可以用，但是速度会相对较慢
首先要安装个 vs
1、安装Anaconda anaconda.com
安装好后 执行
2、conda create --prefix=h:/**** python=3.7
3、activate h:/****
[安装cuda 如果有N卡的话，根据n卡型号的算力决定是否选择11.4。A卡自求多福]
nvidia-smi 控制台 如果Driver Version小于 400先更新显卡驱动。别告诉我不会啊
下载并安装 cuda https://developer.nvidia.com/cuda-10.2-download-archive [首先要安装个 vs]
4、进入官网复制一条安装命令 https://pytorch.org/ 复制符合自己情况和条件的命令
等待执行结束 【找不到指定模块：1.安装vs 2. conda install -c peterjc123 vc vs2017_runtime 3.重新安装numpy】
测试
import torch
torch.cuda.is_available()
# 返回True 即可
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