PyTorch教程——小土堆笔记PyTorch代码笔记1_tensorboard2_transform3_useful_transform4_data5_dataloader6_module7_conv8_conv2d9_maxpool10_nolinear11_linear12_sequential13_loss14_lossnetwork15_optimzer16_model17_modelsave18_modelload完整项目—model.py完整项目—train.py完整项目—train_gpu1.py完整项目—train_gpu2.py完整项目—test.pyPyTorch代码笔记

一、安装pytorch准备工作1.  按照步骤安装Anaconda，其中注意要把环境变量添加到path中，安装Anaconda就相当于安装了python，安装成功以后在命令提示符中输入python会出现其版本说明安装成功，如下图所示安装的python版本是3.9.12。安装​Anaconda的另一个好处在于我们可以自己创建一个新的环境，当我们需要使用时直接切换环境运行程序即可。2.  安装开发环境，在AnacondaPrompt中输入如下命令，不要看软件，这里我整错了，用的时VScode，如果你用如下方法会很麻烦，之后的命令也都是在AnacondaPrompt中操作。3.  安装成功之后会提示

目录1.Pytorch环境的配置及安装如何管理项目环境？如何看自己电脑cuda版本？安装Pytorch 2.Python编辑器的选择、安装及配置PyCharm PyCharm神器Jupyter（可交互） 3.Python学习中的两大法宝函数说明 实战操作总结4.Pycharm及Jupyter使用及对比如何在PyCharm中新建项目？Python控制台​编辑如何在Jupyter中新建项目？三种运行方式（PyCharm、PyCharm的Python控制台、JupyterNotebook）的适用场景：5.PyTorch加载数据初认识PyTorch读取数据涉及两个类：Dataset&Dataloade

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一、几句题外话深度学习上手已经很长时间了，还记得最初的入门是跟着B站up小土堆的一步步学起来的，从起初的环境配置，到现在调整整个模型的进阶，非常感谢土堆的贡献。写这个博客的初衷是为了自己看着方便，由于多台电脑多个环境下查看这些内容很麻烦，所以一咬牙把所有内容全都Po出来。现在，也希望对刚上手深度学习的你有帮助。这个系列写完好了好久了，是根据我看过好几次的一个教程整理过来的，我觉得收益非常大，现在把目录写在这里：二、首先附上土堆的B站视频链接：土堆最棒土堆最棒土堆最棒👆点击查看三、完整目录P6-P7数据加载P8-9Tensorboard使用P10-11Transform的用法P12-13常用的t