# 清华源 pip 安装 PyTorch 2.0
在使用 Python 进行机器学习和深度学习的过程中，PyTorch 是一个备受推崇的框架之一。它提供了一个灵活的深度学习平台，可以轻松地构建、训练和部署深度神经网络模型。而安装 PyTorch 的最简单方法之一就是使用 pip 命令。
## 安装 pip
在安装 PyTorch 之前，我们需要先安装 pip，因为 pip 是 Python
原创
2023-09-01 04:59:41
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修改步骤1.File-->Setting-->Project-->Project Interpreter 进入页面12.添加进入页面23.点击Manage Respositories4. 添加其他镜像目前国内靠谱的 pip 镜像源有：清华: https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple豆瓣: http://pypi.douban.com/sim
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2023-07-12 23:06:30
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初学DeepLearning，看到TensorFlow和pytorch框架用户数和讨论数比较多，最后选择上手TensorFlow2.0版本。因为搜索了一圈总结：TensorFlow用户基数还是比较大；2.0版本也改进了1.0版本代码编写、调试困难和API混乱等缺点，使其也有了pytorch好上手的优点。 TensorFlow有cpu和gpu两个版本，gpu可以并行处理，因此gpu版本运行起来
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2023-09-15 12:48:28
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文章目录1、前言2、入门时间3、机制4、全面性5、序列化6、部署7、自定义扩展 1、前言很多人在学习深度学习时，都会对于学习哪个深度学习的框架而烦恼，到底是Tensorflow 还是 pytourch？一个主流的说法就是如果搞学术研究，那么就选择pytourch，如果是搞项目那就选Tensorflow ，但很多人都纠结两者的区别在哪里呢，下面就具体的分析一下，看看到底哪个框架适合你。2、入门时间
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2023-08-05 14:25:10
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Tensorflow安装教程1. Anaconda安装前往Anaconda官网，下载对应版本Anaconda安装包。 安装包下载完成后，进行安装，记得自己Anaconda的安装路径。2. Pycharm安装前往Jetbrain官网，下载安装社区版Pycharm即可。3. 确定Tensorflow版本前往Tensorflow gpu support网站，查看版本要求。 由于Tensorflow 2.
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2024-05-27 23:14:58
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自动梯度 (AUTOGRAD: AUTOMATIC DIFFERENTIATION_grad=True)进行一个张量操作y = x + 2print(y)输出：tensor([[3
原创
2022-04-18 17:44:39
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自动梯度 (AUTOGRAD: AUTOMATIC DIFFERENTIATION)导入 torch 包import torch新建一个需要的2x2张量，并设置梯度记录为开启状态x = torch.ones(2, 2, requires_grad=True)print(x)输出：tensor([[1., 1.], [1., 1.]], requires_grad=True)进行一个张量操作y = x + 2print(y)输出：tensor([[3
原创
2021-08-10 15:07:08
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安装TensorFlow 2.1 CPU/GPU版本简洁指南注：本方法为对视频 https://www.bilibili.com/video/BV1B7411L7Qt 中所述方法的整理，安装过程中尽量保持所有版本一致安装具体版本为conda install cudatoolkit==10.1conda install cudnn==7.6pip install tensorflow==2.1pyt
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2023-11-23 21:58:24
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PyTorch 2.0 官宣了一个重要特性 —— torch.compile，这一特性将 PyTorch 的性能推向了新的高度，并将 PyTorch 的部分内容从 C++ 移回 Python。torch.compile 是一个完全附加的（可选的）特性，因此 PyTorch 2.0 是 100% 向后兼容的。支撑 torch.compile 的技术包括研发团队新推出的 TorchDynamo、AOT
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2023-05-14 10:48:02
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PyTorch 2.0编译模式具有显著提高训练和推理速度的潜力，可以显著节省成本，但是模型实现这一潜力所需的工作量可能会来说是一个重要且持续的特性。作者：Chaim Rand。
原创
2024-05-13 11:24:23
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重要的事情说不止 3 遍
原创
2023-05-05 06:44:42
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内心独白对于一个完全小白而言，突然跨进这个领域很迷茫。就像关进瓶子里的猫，前途一片光明，却找不到出口。tensorflow简单介绍tensorflow是由google开发，在2019年春发布了2.0版本。与1x版本相比tensorflow2.0版本有了很大的改变，更方便开发人员上手。 与facebook的PyTorch相比两者不相上下，但由于tensorflow 1x版本存在许多弊端，许多人更喜欢
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2023-11-02 13:27:41
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TensorFlow 2.0终于来了！本周二凌晨，这个全球用户最多的深度学习框架，正式放出了2.0版本。Google深度学习科学家、Keras作者François Chollet热情的表示：“TensorFlow 2.0是一个来自未来的机器学习平台，它改变了一切”。不少网友表示，TensorFlow 2.0比PyTorch更好用，已经准备全面转向这个新升级的深度学习框架了。更易用的TF2.0尽管是
PyTorch 和 TensorFlow 是目前最主流的两个深度学习框架，绝大多数研究者会选择PyTorch 或者 TensorFlow 进行深度学习的入门学习。图1展示了近两年来几个主流深度学习框架的 Google 指数，其中 PyTorch 和 TensorFlow 的热度不相上下，均遥遥领先于其他框架。图 1 TensorFlow、PyTorch、MXNet、Caffe 和 PaddlePa
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2023-08-11 18:07:33
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机器学习AI算法工程 公众号：datayx由 MXNet 创始人李沐大神、Aston Zhang 等人所著的交互式书籍《动手学深度学习》推出了在线预览版，面向在校学生、工程师和研究人员，旨在帮助读者从入门到深入、动手学习深度学习，即使是零基础的读者也完全适用。当时我们需要向用户解释Apache MXNet在那时的新接口Gluon。不幸的是，我们并没有找到任何一个资源可以同时
原创
2022-09-29 13:16:42
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文章目录Eager执行AutoGraph性能优化：tf.function模型构建：tf.keras模型训练结语参考文献 TensorFlow虽是深度学习领域最广泛使用的框架，但是对比PyTorch这一动态图框架，采用静态图（Graph模式）的TensorFlow确实是难用。好在最近TensorFlow支持了eager模式，对标PyTorch的动态执行机制。更进一步地，Google在最近推出了全新
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2024-02-03 04:55:51
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Tensforflow已经升级到了2.0，我们就先撇开1.0不说。Tensforflow2 VS Pytorch，该选哪个学呢？ 这种选择焦虑感，是不是像在前女友和现女友之间那种选择呢？[捂脸] 建议：如果是工程师，应该优先选TensorFlow2.如果是学生或者研究人员，应该优先选择Pytorch.当然如果时间足够，最好TensorFlow2和Pytorch都要学习掌握。
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2023-11-01 21:01:48
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参考目录：1 池化层1.1 最大池化层1.2 平均池化层1.3 全局最大池化层1.4 全局平均池化层2 Normalization2.1 BN2.2 LN 1 池化层 和卷积层相对应，每一种池化层都有1D,2D,3D三种类型，这里主要介绍2D处理图像的一个操作。1D和3D可以合理的类推。1.1 最大池化层tf.keras.layers.MaxPooling2D(
pool_size=(2,
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2023-09-06 20:52:56
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这个错误的原因是缺少PyTorch库。你的代码中尝试加载模型，该方法依赖于PyTorch库来加载模型权重，但在你的 Python 环境中并未安装PyTorch。
①CUDA的安装和cuDNN的配置貌似tensorflow2.0对CUDA的版本要求比较严格，目前好像cuda-10.0版本比较合适。前几天我试了cuda-10.1都不行，当然，这以后可能会改变。因为软件和它所依赖的软件都是在不断更新着的。 一、下载cuda-10.0的deb安装包并双击进行安装，然后如果有附加的补丁也一并安装`sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1804-1
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2024-01-17 10:16:41
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