【PyTorch】安装，环境搭建
PyTorch是深度学习最常使用的框架之一，使用框架可以极大的提高效率。
安装步骤
- 创建环境
使用anaconda创建环境
安装conda以及使用可以参考Python 环境搭建——anaconda环境隔离以及在pycharm中使用
conda create -n test 创建
conda env list 查看环境
在指定的环境中安装需要切换到对应的环境目录
conda activate 环境名
2. 官网查看安装方法
PyTorch官网
定位到网页，根据自己的情况选择对应的版本，复制命令到对应的conda环境
Previous versions of PyTorch可以找到历史版本
3. CUDA版本
如果电脑有独立显卡，可以选择CUDA版本使用显卡加速模型训练。
首先对显卡的驱动进行更新
查看电脑的显卡版本，确定Compute Platform的CUDA版本，驱动版本需要高于官网的版本
是用cmd 的nvidia-smi命令查看版本，以及一些自己的显卡信息
4. 确定自己的版本信息，以及自己需要的PyTorch 版本。复制命令进行安装
5. 测试
安装完成导入进行测试
import torch
device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu" # 如果CUDA可用就是cuda，否则是cpu
print(device) #cuda
print(torch.__version__) # 2.3.0 版本
torch.cuda.is_available() 返回布尔值，cuda是否可用