通过机器学习进行数据分析在现代世界中变得越来越重要。 PyTorch 是一个机器学习 Python 库，由 Facebook AI 研究小组开发，作为开发人员创建自然语言处理器等应用程序的高级接口。 在本教程中，我们将介绍如何通过 Anaconda 和 PIP 安装 PyTorch。
飞行前检查
- 这些说明正在以 root 用户身份在 Ubuntu 专用云服务器上执行
- 此安装不包括对 GPU 加速的支持。
- 需要 Python 3.5 或更高版本。
通过 Anaconda 安装
第 1 步：安装 Anaconda
Anaconda 是一个流行的包管理系统，适用于使用 Python 的数据科学家。 这样做的原因是因为它预装了完整的数据科学包。 这意味着开发人员在软件依赖部门要做的工作更少。 它是 PyTorch 推荐的包管理接口。
首先，作为最佳实践，确保所有软件包都是最新的：
[email protected]:~# apt-get update -y之后，我们需要下载并运行 bash Anaconda 的安装脚本。
注意：运行 bash 不推荐直接从网上下载的脚本。 在继续之前，请确保您信任提供安装脚本的来源。 下面的链接 curl command 是撰写本文时适用于 Linux 的命令行安装程序的最新版本。
[email protected]:~# curl -O https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh安装脚本下载完成后，运行它，然后按照提示进行操作。 我们将使用默认值。
[email protected]:~# bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh要开始使用 Anaconda，我们需要刷新终端：
[email protected]:~# source ~/.bashrc（选修的）。 您会注意到“(base)”现在位于您的正常命令提示符之前。 这意味着 Anaconda 的基础环境处于活动状态。 默认情况下，它会在您每次进入新的 shell 会话时自动激活。 要关闭此行为，我们可以运行以下命令：
(base) [email protected]:~# conda config --set auto_activate_base false就本教程而言，我们希望允许 Anaconda 的基础环境继续处于活动状态。
第 2 步：安装 PyTorch
现在我们已经安装并激活了 Anaconda，是时候安装 PyTorch。
(base) [email protected]:~# conda install pytorch torchvision cpuonly -c pytorch安装过程中会出现提示，输入“y”完成安装。
Proceed ([y]/n)? y验证 PyTorch 是否已安装
最后，是时候验证 PyTorch 是否已安装并可使用。 为此，我们需要放入 Python repl（一个 read-eval-print 循环）
(base) [email protected]:~# Python Python 3.7.4 (default, Aug 13 2019, 20:35:49) [GCC 7.3.0] :: Anaconda, Inc. on linux Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. >>>进入 repl 后，我们可以粘贴以下代码段
import torch x = torch.rand(3, 7) print(x)输出应如下所示：
>>> import torch >>> >>> x = torch.rand(3, 7) >>> print(x) tensor([[0.2833, 0.7547, 0.1444, 0.6286, 0.4838, 0.1576, 0.3350], [0.8544, 0.5095, 0.0808, 0.4367, 0.4174, 0.4669, 0.6155], [0.4436, 0.7904, 0.8911, 0.2073, 0.5987, 0.3607, 0.4366]]) >>>要退出 Python shell，请按住 ctrl 键并按 D 键 (Ctrl+D)。
现在我们回到了命令提示符，我们可以停用 Anaconda 基础环境，如果我们使用
(base) [email protected]:~# conda deactivate [email protected]:~#通过 PIP 安装
第 1 步：安装 python3-venv
如果您不需要 Anaconda 附带的所有附加包，您可以在虚拟 Python 环境中使用 Python 包管理器 Pip 安装 PyTorch。 为确保 PyTorch 及其依赖项的安装不会对系统的 Python 安装产生不利影响，建议将其安装在虚拟 Python 环境中。
首先，我们需要安装 python3-venv 包，以便创建虚拟 Python 环境。
[email protected]:~# apt-get install -y python3-venv第 2 步：准备环境
首先，创建一个目录来存放您的项目，然后使用 cd 命令进入该目录：
[email protected]:~# mkdir pytorch_awesome [email protected]:~# cd pytorch_awesome [email protected]:~/pytorch_awesome#现在是时候创建虚拟 Python 环境了，我们将在其中安装 PyTorch
[email protected]:~/pytorch_awesome# python3 -m venv pytorch-awesome.接下来，我们需要激活我们刚刚创建的虚拟Python环境。
[email protected]:~/pytorch_awesome# source pytorch-awesome/bin/activate (pytorch-awesome) [email protected]:~/pytorch_awesome#我们现在可以看到“(pytorch-awesome)”出现在我们的正常 shell 提示符之前，因为我们新创建的虚拟 Python 环境已激活。
第 3 步：安装 PyTorch
当新的 Python 虚拟环境处于活动状态时，我们可以安装 PyTorch。
(pytorch-awesome) [email protected]:~/pytorch_awesome# pip install torch==1.3.0+cpu torchvision==0.4.1+cpu -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html我们可以像安装 Anaconda 一样测试 PyTorch 是否正确安装。 首先放入 Python shell
注意：您在 Python shell 的初始输出中看到的 Python 版本可能与我的略有不同
(pytorch-awesome) [email protected]:~/pytorch_awesome# Python Python 3.5.2 (default, Oct 8 2019, 13:06:37) [GCC 5.4.0 20160609] on linux Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. >>>现在将此代码段复制并粘贴到 Python shell 中，然后按 Enter：
import torch x = torch.rand(3, 7) print(x)输出将如下所示：
>>> import torch >>> >>> x = torch.rand(3, 7) >>> print(x) tensor([[0.0416, 0.9980, 0.2793, 0.8503, 0.0285, 0.8286, 0.8091], [0.8038, 0.7944, 0.0110, 0.1239, 0.0611, 0.9727, 0.6899], [0.3036, 0.0378, 0.1660, 0.7076, 0.5073, 0.0686, 0.9490]]) >>>要退出 Python shell，请按住 ctrl 键并按 D 键 (Ctrk+D)。
回到命令提示符后，我们可以停用 Python 虚拟环境。
(pytorch-awesome) [email protected]:~/pytorch_awesome# deactivate [email protected]:~/pytorch_awesome#加入我们！
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