Anaconda+Pycharm+Pytorch虚拟环境创建(各种包安装保姆级教学)

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:

  1. 打开Anaconda Prompt

  2. 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。

  1. 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。

  1. 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。

  1. 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。

  1. 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:

  1. 打开Pycharm

  2. 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。

  1. 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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