以下是Anaconda+Pycharm+Pytorch虚拟环境创建的完整攻略，包括两个示例说明。
1. 安装Anaconda
首先需要安装Anaconda，可以从官网下载对应的安装包进行安装。安装完成后，可以在终端中输入以下命令检查是否安装成功：
conda --version
如果输出了版本号，则表示安装成功。
2. 创建虚拟环境
在使用PyTorch时，建议使用虚拟环境来管理依赖包。以下是创建虚拟环境的步骤：
-
打开Anaconda Prompt
-
创建虚拟环境
bash
conda create --name myenv python=3.8
其中，myenv是虚拟环境的名称，python=3.8表示使用Python 3.8版本。
- 激活虚拟环境
bash
conda activate myenv
激活虚拟环境后，所有的依赖包都将安装在该虚拟环境中。
- 安装PyTorch
bash
conda install pytorch torchvision torchaudio -c pytorch
以上命令将安装PyTorch及其相关依赖包。
- 安装其他依赖包
如果需要安装其他依赖包，可以使用以下命令：
bash
conda install package_name
其中，package_name是需要安装的依赖包名称。
- 退出虚拟环境
bash
conda deactivate
退出虚拟环境后，将不再使用该虚拟环境中的依赖包。
3. 在Pycharm中配置虚拟环境
在Pycharm中，可以使用虚拟环境来管理依赖包。以下是在Pycharm中配置虚拟环境的步骤：
-
打开Pycharm
-
创建项目
在Pycharm中创建一个新项目，并选择使用已有的虚拟环境。
- 配置虚拟环境
在Pycharm中，可以通过以下步骤配置虚拟环境：
- 点击菜单栏中的“File” -> “Settings” -> “Project: project_name” -> “Python Interpreter”。
- 点击右上角的“Add”按钮，选择“Existing environment”。
- 在“Interpreter”一栏中，选择已经创建好的虚拟环境的Python解释器路径。
-
点击“OK”按钮保存配置。
-
安装依赖包
在Pycharm中，可以使用以下命令安装依赖包：
bash
pip install package_name
其中，package_name是需要安装的依赖包名称。
4. 示例1：使用PyTorch进行图像分类
以下是使用PyTorch进行图像分类的示例代码：
import torch
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms
# 加载数据集
transform = transforms.Compose(
[transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))])
trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True,
download=True, transform=transform)
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=4,
shuffle=True, num_workers=2)
testset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=False,
download=True, transform=transform)
testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=4,
shuffle=False, num_workers=2)
classes = ('plane', 'car', 'bird', 'cat',
'deer', 'dog', 'frog', 'horse', 'ship', 'truck')
# 定义神经网络
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
class Net(nn.Module):
def __init__(self):
super(Net, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, 5)
self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)
self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5)
self.fc1 = nn.Linear(16 * 5 * 5, 120)
self.fc2 = nn.Linear(120, 84)
self.fc3 = nn.Linear(84, 10)
def forward(self, x):
x = self.pool(F.relu(self.conv1(x)))
x = self.pool(F.relu(self.conv2(x)))
x = x.view(-1, 16 * 5 * 5)
x = F.relu(self.fc1(x))
x = F.relu(self.fc2(x))
x = self.fc3(x)
return x
net = Net()
# 定义损失函数和优化器
import torch.optim as optim
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)
# 训练网络
for epoch in range(2): # 多批次循环
running_loss = 0.0
for i, data in enumerate(trainloader, 0):
# 获取输入
inputs, labels = data
# 梯度清零
optimizer.zero_grad()
# 正向传播，反向传播，优化
outputs = net(inputs)
loss = criterion(outputs, labels)
loss.backward()
optimizer.step()
# 打印统计信息
running_loss += loss.item()
if i % 2000 == 1999: # 每2000批次打印一次
print('[%d, %5d] loss: %.3f' %
(epoch + 1, i + 1, running_loss / 2000))
running_loss = 0.0
print('Finished Training')
# 测试网络
dataiter = iter(testloader)
images, labels = dataiter.next()
# 输出图片
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
def imshow(img):
img = img / 2 + 0.5 # 非标准化
npimg = img.numpy()
plt.imshow(np.transpose(npimg, (1, 2, 0)))
plt.show()
imshow(torchvision.utils.make_grid(images))
print('GroundTruth: ', ' '.join('%5s' % classes[labels[j]] for j in range(4)))
# 预测结果
outputs = net(images)
_, predicted = torch.max(outputs, 1)
print('Predicted: ', ' '.join('%5s' % classes[predicted[j]]
for j in range(4)))
5. 示例2：使用PyTorch进行目标检测
以下是使用PyTorch进行目标检测的示例代码：
import torch
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms
# 加载数据集
transform = transforms.Compose(
[transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))])
trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True,
download=True, transform=transform)
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=4,
shuffle=True, num_workers=2)
testset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=False,
download=True, transform=transform)
testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=4,
shuffle=False, num_workers=2)
classes = ('plane', 'car', 'bird', 'cat',
'deer', 'dog', 'frog', 'horse', 'ship', 'truck')
# 定义神经网络
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F
class Net(nn.Module):
def __init__(self):
super(Net, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, 5)
self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)
self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5)
self.fc1 = nn.Linear(16 * 5 * 5, 120)
self.fc2 = nn.Linear(120, 84)
self.fc3 = nn.Linear(84, 10)
def forward(self, x):
x = self.pool(F.relu(self.conv1(x)))
x = self.pool(F.relu(self.conv2(x)))
x = x.view(-1, 16 * 5 * 5)
x = F.relu(self.fc1(x))
x = F.relu(self.fc2(x))
x = self.fc3(x)
return x
net = Net()
# 定义损失函数和优化器
import torch.optim as optim
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)
# 训练网络
for epoch in range(2): # 多批次循环
running_loss = 0.0
for i, data in enumerate(trainloader, 0):
# 获取输入
inputs, labels = data
# 梯度清零
optimizer.zero_grad()
# 正向传播，反向传播，优化
outputs = net(inputs)
loss = criterion(outputs, labels)
loss.backward()
optimizer.step()
# 打印统计信息
running_loss += loss.item()
if i % 2000 == 1999: # 每2000批次打印一次
print('[%d, %5d] loss: %.3f' %
(epoch + 1, i + 1, running_loss / 2000))
running_loss = 0.0
print('Finished Training')
# 测试网络
dataiter = iter(testloader)
images, labels = dataiter.next()
# 输出图片
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
def imshow(img):
img = img / 2 + 0.5 # 非标准化
npimg = img.numpy()
plt.imshow(np.transpose(npimg, (1, 2, 0)))
plt.show()
imshow(torchvision.utils.make_grid(images))
print('GroundTruth: ', ' '.join('%5s' % classes[labels[j]] for j in range(4)))
# 预测结果
outputs = net(images)
_, predicted = torch.max(outputs, 1)
print('Predicted: ', ' '.join('%5s' % classes[predicted[j]]
for j in range(4)))
以上就是Anaconda+Pycharm+PyTorch虚拟环境创建的完整攻略，包括两个示例说明。
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