PyTorch是Facebook团队于2017年1月发布的一个深度学习框架，虽然晚于TensorFlow、Keras等框架，但自发布之日起，其关注度就在不断上升，目前在GitHub上的热度已超过Theano、Caffe、MXNet等框架。
PyTorch深度学习框架库之一，是来自Facebook的开源深度学习平台，提供研究原型到生产部署的无缝衔接。
如果你玩过电子游戏，你就会明白为什么检查点（chekpoint）是有用的了。举个例子，有时候你会在一个大Boss的城堡前把你的游戏的当前进度保存起来——以防进入城堡里面就Game Over了。 机器学
“我们平时的实验学习都是在本机的Jupyter服务下的notebook完成，咱们云可以搭建嘛？” —— by 小云同学
自 2017 年初首次推出，PyTorch 很快成为 AI 研究人员的热门选择并受到推崇。PyTorch 有许多优势，如采用 Python 语言、动态图机制、网络构建灵活以及拥有强大的社群等。由于其灵活、动态的编程环境和用户友好的界面，PyTorch 是快速实验的理想选择。
虽然大多数深度学习模型都是在 Linux 系统上训练的，但 Windows 也是一个非常重要的系统，也可能是很多机器学习初学者更为熟悉的系统。要在 Windows 上开发模型，首先当然是配置开发环境。Kaggle Master 及机器学习实践者 Abhinand 立足于自己的实践，给出了一种简单易行的 Windows 深度学习环境配置流程。
本文将介绍在 Windows 计算机上配置深度学习环境的全过程，其中涉及安装所需的工具和驱动软件。出人意料的是，即便只是配置深度学习环境，任务也不轻松。你很有可能在这个过程中犯错。我个人已经很多次从头开始配置深度学习环境了，但是通常是在对程序员更友好的操作系统 Linux 中。
本系列教程旨在让用户更好地利用 PyTorch 学习深度学习和神经网络。本文将介绍 PyTorch 模型的基本构件：张量和梯度。
pytorch的windoows下安装 Step1：通过百度云下载安装包 Amazon Cloud(py36)或者百度云(py36)或百度云(py35) Step2：构建虚拟环境（打开CMD命令提示符窗口，输入下列命令） conda create -n test python=3.6 activate test Step3：安装相应的包 conda install numpy mkl cffi conda install --offline path/to/tar/pytorch-0.1.12-py3X_0
1. 写在前面 搞算法的同学也都明白，一个比较完美的python环境是多么的重要。这篇文章打算把一些必备的python环境配置过程记录下来，这样不管是新到了公司实习或者就职，还是新换了电脑，都可以借鉴这篇快速把环境搭建起来啦 😉 由于我也是重装了系统，所以算是从0开始搭建python环境，这次从anaconda安装开始， 然后到cuda的相关安装配置，再到cudnn的安装配置，然后从anaconda中建立虚拟tensorflow和pytorch的虚拟环境，再各自的虚拟环境里面安装jupyter noteb
安装好 PyTorch1.5.0 之后，在 Anaconda Prompt 中激活新创建的环境变量之后，import torch 并 打印 torch 的版本没有问题，说明 PyTorch 已经安装成功。但是打开 Jupyter Notebook 后 import torch 却提示 “No module named torch”
文章超长，秉承用代码搞定一切的原则，内含大量代码，建议收藏，并分享给你喜欢的人。同时如果有什么疑问，也欢迎留言告知我们。
在上一篇中大家已经熟悉了GPU服务器创建及初始化步骤，那么接下来该如何具体远程开发？如何调试代码、同步数据呢？
✨本文提供了一套完整的基于Docker的目标检测研究环境搭建思路，对官方教程进行了一定的修改和补充。同时随文提供SSH和Jupyter server实践，均为可用状态，提供了可靠资料给小伙伴们探索。
虽然这是一个非官方的 指南，但本文总结了一年多使用 PyTorch 框架的经验，尤其是用它开发深度学习相关工作的最优解决方案。请注意，我们分享的经验大多是从研究和实践角度出发的。
因为最开始安装的Anaconda中的Jupyter只存在于base环境中，无法在我们新建的Pytorch环境 中使用，所以我们需要进行以下操作在新环境中安装Jupyter
虽然这是一个非官方的 PyTorch 指南，但本文总结了一年多使用 PyTorch 框架的经验，尤其是用它开发深度学习相关工作的最优解决方案。请注意，我们分享的经验大多是从研究和实践角度出发的。
安装Pytorch即进入Pytorch官网，选择Pytorch版本以及CUDA版本，按照給出的命令在PyCharm的Terminal输入命令安装，前提是PyCharm以及配置了对应的anaconda环境。
我们要把 notebook 04. PyTorch Custom Datasets 变成一系列的脚本，称为模块化(going_modular).
生成对抗网络（GAN）是一种神经网络，可以生成类似于人类产生的材料，如图像、音乐、语音或文本（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
AI 科技评论按，本文不是 Python 的官方风格指南。本文总结了使用 PyTorch 框架进行深入学习的一年多经验中的最佳实践。本文分享的知识主要是以研究的角度来看的，它来源于一个开元的 github 项目。
入门深度学习，很多人经历了从入门到放弃的心酸历程，且千军万马倒在了入门第一道关卡：环境配置问题。俗话说，环境配不对，学习两行泪。
这张图片其实是由一个叫人工智能的程序生成的。是不是看起来很真实？非常不错，不是吗？
上篇博文整理了如何用Pytorch搭建一个基本网络模型，本篇进行一个图像分类任务实操。 相关代码主要参考自官网教程： https://pytorch.org/tutorials/beginner/blitz/cifar10_tutorial.html#sphx-glr-beginner-blitz-cifar10-tutorial-py
jupyter notebook 中的ipykernel内核是jupyter notebook的python，尽量还是使用系统环境中的默认内核。
Jupyter Notebook（前身为IPython Notebook）是一种开源的交互式计算和数据可视化的工具，广泛用于数据科学、机器学习、科学研究和教育等领域。它提供了一个基于Web的界面，允许用户创建和共享文档，这些文档包含实时代码、方程、可视化和文本。
生成对抗网络（GAN）是一种神经网络，可以生成类似于人类产生的材料，如图像、音乐、语音或文本。最近我们被客户要求撰写关于GAN生成对抗性神经网络的研究报告，包括一些图形和统计输出。
Anaconda Notebook本身已经是一个很好的工具，非常适用于学习，不过在企业中应用时，该工具总感觉差了一点，经常需要安装各种包，而有些包未必能通过conda进行安装。因此，我们通过Docker镜像来构建满足自己的机器学习或者深度学习环境，尽量减少大家在环境安装上浪费的时间。
本教程展示了如何从了解张量开始到使用 PyTorch 训练简单的神经网络，是非常基础的 PyTorch 入门资源。PyTorch 建立在 Python 和 Torch 库之上，并提供了一种类似 Numpy 的抽象方法来表征张量（或多维数组），它还能利用 GPU 来提升性能。本教程的代码并不完整，详情请查看原 Jupyter Notebook 文档。 PyTorch 使入门深度学习变得简单，即使你这方面的背景知识不太充足。至少，知道多层神经网络模型可视为由权重连接的节点图就是有帮助的，你可以基于前向和反向传
在深度学习和图形处理等领域，GPU相较于CPU有着数十倍到上百倍的算力，能够为企业提供更高的计算效率及更低廉的IT成本，但同时也有不少研究与开发人员对GPU云服务器有着不少困惑。 以深度学习为例，如何选购腾讯云GPU云服务器并优雅地安装驱动等底层开发工具库，以及如何实现远程开发和调试Python代码呢？ 我们将从实践出发，提出基于腾讯云GPU实例的最佳实践，基于腾讯云GPU服务器打造远程Python/PyTorch开发环境。其实，开发者们完全可以在“本地开发一致的体验”和“服务器端更高质量资源”这二
安装Miniconda并配置好环境变量：去Miniconda官网找到对应版本（我选的是Windows installers中的Python 3.8 Miniconda3 Windows 64-bit），安装推荐教程；
选自GitHub 机器之心编译 参与：路 本教程展示了如何从了解张量开始到使用 PyTorch 训练简单的神经网络，是非常基础的 PyTorch 入门资源。PyTorch 建立在 Python 和 Torch 库之上，并提供了一种类似 Numpy 的抽象方法来表征张量（或多维数组），它还能利用 GPU 来提升性能。本教程的代码并不完整，详情请查看原 Jupyter Notebook 文档。 PyTorch 使入门深度学习变得简单，即使你这方面的背景知识不太充足。至少，知道多层神经网络模型可视为由权重连接的节
up在试了网上很多教程之后，一次次的都错，真的是安装了无数遍GPU版本的pytorch，使用清华源镜像但是有个巨坑，查了很多博客，终于有了点头绪顺利解决安装问题速度飞快。
PyTorch模型保存和加载有两种方法，官方最佳实践指南推荐其中一种，但似乎效果没啥区别。最近做模型量化，遇到一个意外的错误，才理解了最佳实践背后的原理，以及不遵循它可能会遇到什么问题。
创建虚拟环境还是相对较快的，它会自动为本环境安装一些基本的库，等待时间无需很长，成功之后界面如下所示：
这篇文章将讨论机器学习的一大基本算法：线性回归。我们将创建一个模型，使其能根据一个区域的平均温度、降雨量和湿度（输入变量或特征）预测苹果和橙子的作物产量（目标变量）。训练数据如下：
如果是深度学习的重度用户，首选的操作系统是Linux，虽然操作门槛高一些（如命令行操作），但Linux的开发环境很友好，可以减少很多依赖包不兼容的问题，可以大大提高效率。Linux的发行版很多，比较常用的的可以安装个包含图形界面及命令行的Ubuntu。
具体参考这条帖子: https://zhuanlan.zhihu.com/p/655948272
发现Miniconda（虚拟环境均适用）中安装的pytorch在Jupyter里面import失败
分发深度学习模型训练已经成为何时进行训练的问题，而不是如果这样做。最先进的ML模型（例如BERT）具有数亿个参数，而在一台机器上训练这些大型网络将花费数天甚至数周的时间。
深度学习作为人工智能的一个分支，已经成为了当前计算机科学领域的热门方向之一。随着深度学习技术的不断发展，越来越多的应用场景需要用到深度学习的技术，因此，深度学习的工具也变得越来越重要。在这篇文章中，我们将介绍几个深度学习必备的工具。
PyTorch 的构建者表明，Pytorch 的哲学是解决当务之急，也就是说即时构建和运行我们的计算图。这恰好适合 Python 的编程理念，一边定义就可以在 Jupyter Notebook 一边运行，因此，PyTorch 的工作流程非常接近于 Python 的科学计算库 NumPy。
原题 | Speed Up your Algorithms Part 1 — PyTorch
官网地址：https://www.anaconda.com/products/distribution#windows
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