pytorch怎么安裝？我認為模型的保存存在漏洞。保存自定義類后，如果將其加載到新文件中，則需要重新定義該類。1/2更新：由于onnx需要用源代碼編譯python，請重新安裝。第一個問題是版本。如果c

pytorch怎么安裝？

我認為模型的保存存在漏洞。保存自定義類后，如果將其加載到新文件中，則需要重新定義該類。

1/2更新：由于onnx需要用源代碼編譯python，請重新安裝。第一個問題是版本。如果cudnn/CUDA版本錯誤，則無法編譯。關鍵是編譯完成后，不能等待import torch驗證安裝是否成功，出現(xiàn)import error。更重要的是，官方的解釋是，不要在pytorch的根目錄中導入

它們都是深度學習平臺，可以用于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡、RNN等深度學習模型的構(gòu)建、訓練和學習。

首先，不同的公司提供支持。Python來自Facebook，glion來自Amazon。

那么，類型定位就不同了。如果詳細劃分，Python是一個靈活的后端深度學習平臺，tensorflow和mxnet被視為一種類型，glion是一個高度集成的前端平臺，keras是一種類型。也就是說，glion的一個函數(shù)或?qū)ο蠹闪薽xnet的多個功能，glion的一個命令就可以完成mxnet的開發(fā)，就像keras使用tensorflow作為后端一樣，keras高度集成了這些后端平臺的功能。

其次，編程方法，Python是基于命令編程的，簡單但速度有限，glion結(jié)合了符號編程和命令編程，既快又簡單。

最后，靈活性。Python的集成度沒有g(shù)lion那么高，所以它是高度可定制的。膠子的集成度太高，靈活性有限。

PyTorch和Gluon有什么區(qū)別？

您可以直接使用導入火炬檢查安裝是否成功。你可以參考Python中文網(wǎng)站的安裝教程

運行Python對環(huán)境的要求很低。您只需要安裝一個Python解釋器。

所以

1。處理器i5 i7正常。代數(shù)越高越好。

怎么檢查pytorch安裝成功？

3。顯卡有不同的看法。最好是玩游戲和深入學習。日常辦公要求不多。

運行pytorch需要什么配置的電腦？

先到Python官方網(wǎng)站下載軟件，打開官方網(wǎng)站，選擇下載項目，然后選擇要下載的大版本，2.7或3.4。選擇版本后，進入下一頁，在那里可以選擇操作系統(tǒng)和相應的版本。在win中，您應該注意64位和32位版本，不要出錯。32位程序約為17.5m，建議將從非官方網(wǎng)站下載的程序與MD5進行比較，以防萬一。上一頁提供了MD5值。選中后，雙擊“安裝”。首先，詢問是為所有用戶安裝還是為當前用戶安裝。只需使用默認值。下一步是選擇安裝目錄，這取決于您的個人喜好，但您仍然需要記住該目錄，因為默認代碼也將放置在此目錄中。接下來，繼續(xù)默認配置選擇以開始安裝。在安裝python的過程中，您需要執(zhí)行一些腳本，因為您至少需要系統(tǒng)權(quán)限才能安裝。安裝完成了，但是在win10的任務欄和桌面上沒有生成圖標，所以使用起來比較麻煩。在“開始”窗口中打開所有應用程序，按字母查找python程序項，然后在任務欄或屏幕上單擊鼠標右鍵選擇“固定”。

win10怎樣安裝pytorch？

讓我們從Python的缺點開始。python自發(fā)布以來，在學術(shù)界實際生產(chǎn)中的應用比工業(yè)界多，主要原因是它不夠成熟，很多接口不穩(wěn)定，綜合性不夠。Tensorflow仍有許多Python不支持的功能，如快速傅立葉變換，但隨著Python的發(fā)展，這一缺點將逐漸減少。另外，與tensorflow的靜態(tài)圖相比，tensorflow的靜態(tài)圖很容易部署到任何地方（這比許多框架都要好得多），Python的深度學習框架比Python更先進，部署到其他產(chǎn)品上會非常不方便。

優(yōu)勢從一開始就有。盡管tensorflow自2015年發(fā)布以來受到了許多方面的青睞，比如theano，但tensorflow使用的是靜態(tài)計算圖。對于新手來說，有太多的新概念需要學習。因此，無論如何開始或構(gòu)建，使用tensorflow都比python更困難。2017年，Python被團隊開放源碼的一個主要原因是更容易構(gòu)建深度學習模型，這使得Python發(fā)展非常迅速。在數(shù)據(jù)加載方面，Python用于加載數(shù)據(jù)的API簡單高效。它的面向?qū)ο驛PI來自于porch（這也是keras的設計起源），它比tensorflow的困難API友好得多。用戶可以專注于實現(xiàn)自己的想法，而不是被框架本身所束縛。

在速度方面，python不會為了靈活性而放棄速度。雖然運行速度與程序員的水平密切相關，但在相同的情況下，它可能比其他框架更好。另外，如果追求自定義擴展，python也會是首選，因為雖然兩者的構(gòu)造和綁定有一些相似之處，但tensorflow在擴展中需要大量的模板代碼，而只有接口和實現(xiàn)是python編寫的。