《动手学深度学习》PyTorch版本安装与配置指南

《动手学深度学习》PyTorch版本安装与配置指南

Dive-into-DL-PyTorch ShusenTang/Dive-into-DL-PyTorch: 是一个深度学习教程的GitHub 仓库，主要涉及PyTorch 深度学习框架的实践案例和教程。适合学习深度学习，特别是使用PyTorch 进行深度学习实践和案例研究。 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/di/Dive-into-DL-PyTorch

1. 项目基础介绍

本项目是基于《动手学深度学习》一书，将原书中的MXNet实现改为PyTorch实现的版本。这本书旨在为零基础读者提供深度学习的入门知识和实践操作。项目主要使用了Python编程语言，结合Jupyter Notebook进行代码的编写和展示。

2. 项目使用的关键技术和框架

本项目使用的关键技术包括但不限于：

• 深度学习基础知识：如线性回归、神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等。
• PyTorch框架：用于实现深度学习模型的构建、训练和测试。
• 数据操作：对Fashion-MNIST、周杰伦专辑歌词等数据集的处理和准备。
• 模型优化：包括梯度下降、小批量随机梯度下降、Adam算法等优化方法。

使用的主要框架为PyTorch，它是一个流行的开源深度学习框架，以其动态计算图和易于理解的API著称。

3. 项目安装和配置的准备工作

在开始安装前，请确保您的计算机满足以下条件：

• Python 3.6 或更高版本
• pip（Python 包管理器）
• Jupyter Notebook或JupyterLab（可选）
• NVIDIA GPU（推荐，但非必需）以及CUDA（如果使用GPU）

安装步骤

1. 安装Python和pip

   如果您的系统中没有安装Python，请访问Python官网下载并安装最新版的Python。安装时请确保勾选了“Add Python to PATH”选项。Python安装完成后，pip通常会随Python一起安装。

2. 安装PyTorch

   打开命令行（Windows上是cmd或PowerShell，Linux或macOS上是Terminal），执行以下命令来安装PyTorch：

   pip install torch torchvision torchaudio
   

   如果您想使用GPU加速，需要安装与CUDA版本兼容的PyTorch版本。具体安装命令请参考PyTorch官网。

3. 安装Jupyter Notebook（可选）

   若需要使用Jupyter Notebook来运行代码，请在命令行执行以下命令进行安装：

   pip install jupyter
   

   安装完成后，您可以通过在命令行输入jupyter notebook来启动Jupyter Notebook。

4. 克隆项目仓库

   在命令行中执行以下命令，将项目克隆到本地：

   git clone https://github.com/ShusenTang/Dive-into-DL-PyTorch.git
   

   克隆完成后，进入项目目录：

   cd Dive-into-DL-PyTorch
   

5. 运行示例代码

   在Jupyter Notebook中，您可以打开项目中的.ipynb文件，逐步运行示例代码，开始学习深度学习。

以上就是《动手学深度学习》PyTorch版本的安装和配置指南。遵循以上步骤，您可以轻松搭建学习环境，开始深度学习的探索之旅。

Dive-into-DL-PyTorch ShusenTang/Dive-into-DL-PyTorch: 是一个深度学习教程的GitHub 仓库，主要涉及PyTorch 深度学习框架的实践案例和教程。适合学习深度学习，特别是使用PyTorch 进行深度学习实践和案例研究。 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/di/Dive-into-DL-PyTorch