PyTorch基础练习-task1
一、什么是Pytorch？
PyTorch是一个开源深度学习框架，是基于python的一个科学计算包。
二、为什么选择Pytorch?
2.1、支持python；
2.2、动态神经网络；
2.3、支持GPU性能计算；
三、Python环境配置
Anaconda指的是一个开源的Python发行版本，其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项，包含了大量的科学包。当然有的小伙伴习惯用python+pycharm的组合，可以去其官网下载相应版本安装。下面简要介绍Anaconda的下载和安装。国内用户建议从清华大学开源软件镜像站下载安装包，下载地址: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/ 。
遇到的问题：
安装后打开提示“LoadLibrary failed with error 126:找不到指定模块。”，如下：
解决办法:
右键——选择“显示卡属性”——选择“手动或根据电源选择图形处理器”——应用，然后重新打开spyder就可以了。
四、PyTorch安装
4.1 conda安装
打开pytorch官网，依次选择需要安装的pytorch版本、电脑操作系统、安装方式、python版本和cuda版本，然后复制“Run this Command”处的代码至对应模块中运行，如下图，我选择的是稳定版1.0、windows系统、conda安装、python3.6和无CUDA的方式。
温馨提醒：如果直接运行安装代码，conda会去官网下载，速度相当慢，所以依然建议添加镜像地址再安装，速度快很多。
4.2 pip安装（推荐使用该方法）
1、选择pip安装如下图：
2、复制其中的地址下载whl文件；
3、在anaconda prompt中输入：pip install 路径+文件名安装；
4、torch安装完成后，继续输入pip install torchvision，安装成功截图如下：
五、PyTorch基础概念
参考文件《PyTorch中文文档》
张量 Tensors
创建张量
import torch
a = torch.empty(5, 3)
a = torch.randn(1, 2, 3, 4, 5)
获取tensor的属性
a.dtype
a.dim()
a.shape()
a.siez()
a.numel()