Torch自称为神经网络界的numpy,因为他能将张量(tensor)放在GPU中加速运算
网上的教程大多要安装Anaconda(开源的Python包管理器)、CUDA(用于GPU加速)等一系列IDE,其实这些是GPU版本的安装需求,其实对于初学者实现基本功能不建议安装这些。
【开发环境】pip已安装、python3.8
1.上Pytorch官网
点击Get Start
按如图所示配置(注意选择自己的操作系统)
2.复制”Run this Command" 打开命令窗口
3.验证安装
Torch自称为神经网络界的numpy,因为他能将张量(tensor)放在GPU中加速运算
网上的教程大多要安装Anaconda(开源的Python包管理器)、CUDA(用于GPU加速)等一系列IDE,其实这些是GPU版本的安装需求,其实对于初学者实现基本功能不建议安装这些。
【开发环境】pip已安装、python3.8
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Python 3.8.6 发布了,它是 Python 3.8 的第六个维护版本。3.8 系列的维护版本将每两个月定期更新一次,3.8.7 计划于 2020 年 11 月中旬发布。随着维护版本的发布,Python 3.8 变得更加稳定,错误修复版本越来越小。此版本包含 122 个更改,不到之前几个版本平均值的三分之二。有关python版本 3.8.6 更新的内容可以复制以下
方案1和方案2都是有效的=====注意参数一定要是数字 而不能是字符串 否则会计算错误 =====情景: 在计算浮点数时候,出现多余小数。 例如: 1.11 + 1 = 2.1100000000000003为什么计算小数会出现误差? 浮点数值的最高进度是17位小数,但在进行运算的时候其精确度却远远不如整数;整数在进行运算的时候都会转成10进制; 而Java和JavaScript中计算小数运算时,都
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