第n次安装了，每次都得结合很多篇才能安装成功，这次直接自己写一个。一、安装anaconda这个自己搜吧，挺简单的。二、安装pytorch进入anacondaprompt创建一个虚拟环境（就不用再安装python了，创建之后直接就是用的3.8版本的python）condacreate-nenv_namepython=3.8进入虚拟环境condaactivateenv_name使用清华镜像源（使用http而不是https，参考这篇博客）condaconfig--addchannelshttp://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/con
第n次安装了，每次都得结合很多篇才能安装成功，这次直接自己写一个。一、安装anaconda这个自己搜吧，挺简单的。二、安装pytorch进入anacondaprompt创建一个虚拟环境（就不用再安装python了，创建之后直接就是用的3.8版本的python）condacreate-nenv_namepython=3.8进入虚拟环境condaactivateenv_name使用清华镜像源（使用http而不是https，参考这篇博客）condaconfig--addchannelshttp://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/con
1.使用自带工具安装依次打开菜单：File->Setting点击+号，搜索torch选择1.13.0版本安装安装错误：具体包含很长一段错误记录，如下：Collectingtorch==1.13.0Downloadinghttps://files.pythonhosted.org/packages/ec/5e/88854e28b3cb1cd5439d13299bde21b85be810d8d43f3547d72094e05eba/torch-1.13.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl(167.3MB)ERROR:Exception:Traceback(mostrecentca
1.使用自带工具安装依次打开菜单：File->Setting点击+号，搜索torch选择1.13.0版本安装安装错误：具体包含很长一段错误记录，如下：Collectingtorch==1.13.0Downloadinghttps://files.pythonhosted.org/packages/ec/5e/88854e28b3cb1cd5439d13299bde21b85be810d8d43f3547d72094e05eba/torch-1.13.0-cp37-cp37m-win_amd64.whl(167.3MB)ERROR:Exception:Traceback(mostrecentca
租用机器，按自己需要的环境选择一个环境，我这里选择的是Pytorch1.10。租用成功后点击租用页面的Jupyterlab链接。Jupyterlab里新建一个Terminal用来安装环境，先检查Pytorch、CUDA版本，如下图可以看到我的环境Pytorch1.10.0，CUDA11.3。接下来安装torch-scattertorch-sparsetorch-clustertorch-spline-convtorch-geometric这些包。PyG官方提供的安装方法（部分torch版本下安装会出错）：pipinstalltorch-scattertorch-sparsetorch-clus
租用机器，按自己需要的环境选择一个环境，我这里选择的是Pytorch1.10。租用成功后点击租用页面的Jupyterlab链接。Jupyterlab里新建一个Terminal用来安装环境，先检查Pytorch、CUDA版本，如下图可以看到我的环境Pytorch1.10.0，CUDA11.3。接下来安装torch-scattertorch-sparsetorch-clustertorch-spline-convtorch-geometric这些包。PyG官方提供的安装方法（部分torch版本下安装会出错）：pipinstalltorch-scattertorch-sparsetorch-clus
第一篇——什么是torch.fx今天聊一下比较重要的torch.fx，也趁着这次机会把之前的torch.fx笔记整理下，笔记大概拆成三份，分别对应三篇：什么是torch.fx基于torch.fx做量化基于torch.fx量化部署到TensorRT本文对应第一篇，主要介绍torch.fx和基本使用方法。废话不多说，直接开始吧！什么是Torch.FXtorch.fx是Pytorch1.8出来的一套工具或者说一个库，是做python-to-pythoncodetransformation，大意就是可以把pytorch中的python前向代码转换为你想要的样子，官方介绍如下：Weapplythispr
第一篇——什么是torch.fx今天聊一下比较重要的torch.fx，也趁着这次机会把之前的torch.fx笔记整理下，笔记大概拆成三份，分别对应三篇：什么是torch.fx基于torch.fx做量化基于torch.fx量化部署到TensorRT本文对应第一篇，主要介绍torch.fx和基本使用方法。废话不多说，直接开始吧！什么是Torch.FXtorch.fx是Pytorch1.8出来的一套工具或者说一个库，是做python-to-pythoncodetransformation，大意就是可以把pytorch中的python前向代码转换为你想要的样子，官方介绍如下：Weapplythispr
1.关于parameters()方法Pytorch中继承了torch.nn.Module的模型类具有named_parameters()/parameters()方法，这两个方法都会返回一个用于迭代模型参数的迭代器（named_parameters还包括参数名字）：importtorchnet=torch.nn.LSTM(input_size=512,hidden_size=64)print(net.parameters())print(net.named_parameters())##我们可以将net.parameters()迭代器和将net.named_parameters()转化为列表类
1.关于parameters()方法Pytorch中继承了torch.nn.Module的模型类具有named_parameters()/parameters()方法，这两个方法都会返回一个用于迭代模型参数的迭代器（named_parameters还包括参数名字）：importtorchnet=torch.nn.LSTM(input_size=512,hidden_size=64)print(net.parameters())print(net.named_parameters())##我们可以将net.parameters()迭代器和将net.named_parameters()转化为列表类
