pytorch安装好测试代码
时间: 2023-10-30 10:05:57 浏览: 45
确保已经按照引用[1]中的命令安装了所需版本的PyTorch。然后,您可以使用以下代码来测试PyTorch的安装情况:
```python
import torch
print(torch.__version__)
print(torch.cuda.is_available())
```
这段代码首先打印出PyTorch的版本号,然后检查是否可用GPU设备。如果输出版本号并且GPU设备可用,则说明PyTorch已经成功安装并且可以正常使用了。
相关问题
pytorch安装测试代码
要安装并测试PyTorch,你可以按照以下步骤进行操作:
1. 首先,根据你的GPU版本选择对应的PyTorch安装命令。如果你的GPU支持CUDA 8.0,那么可以使用以下命令进行安装:
`pip install http://download.pytorch.org/whl/cu80/torch-0.4.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl`
如果你的GPU支持CUDA 9.0,可以使用以下命令进行安装:
`pip install http://download.pytorch.org/whl/cu90/torch-0.4.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl`
如果你的GPU支持CUDA 9.1,可以使用以下命令进行安装:
`pip install http://download.pytorch.org/whl/cu91/torch-0.4.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl`
如果你的GPU不支持CUDA,可以选择安装CPU版本的PyTorch,使用以下命令:
`pip install http://download.pytorch.org/whl/cpu/torch-0.4.0-cp36-cp36m-win_amd64.whl`
2. 安装完成后,你可以在Python脚本中导入torch库并查看PyTorch的版本,使用以下代码:
`import torch print(torch.__version__)`
3. 如果你的电脑有多个GPU,你可以设置使用哪个GPU来运行PyTorch。首先,你可以使用以下代码获取当前正在使用的GPU设备编号:
`print(torch.cuda.current_device())`
然后,使用以下代码设置要使用的GPU设备编号(比如设为1):
`torch.cuda.set_device(1)`
最后,你可以再次使用以下代码来确认当前正在使用的GPU设备编号:
`print(torch.cuda.current_device())`
通过以上步骤,你可以完成PyTorch的安装和测试代码的编写。记得根据你的GPU版本选择正确的安装命令,并设置好要使用的GPU设备编号。
pytorch图像分类测试代码
PyTorch是一个深度学习框架,可以用于图像分类任务。下面是一个简单的PyTorch图像分类测试代码示例。
首先,需要导入相关的库和模块。
```python
import torch
import torchvision
import torchvision.transforms as transforms
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
```
然后,定义一些超参数,例如批次大小、学习率和训练周期数。
```python
batch_size = 64
learning_rate = 0.001
num_epochs = 10
```
接下来,加载和预处理数据集。
```python
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=batch_size,
shuffle=True)
testset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=False,
download=True, transform=transform)
testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=batch_size,
shuffle=False)
```
定义一个简单的卷积神经网络模型。
```python
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。
```python
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=learning_rate, momentum=0.9)
```
开始训练模型。
```python
for epoch in range(num_epochs):
running_loss = 0.0
for i, data in enumerate(trainloader, 0):
inputs, labels = data
optimizer.zero_grad()
outputs = net(inputs)
loss = criterion(outputs, labels)
loss.backward()
optimizer.step()
running_loss += loss.item()
if i % 2000 == 1999:
print('[%d, %5d] loss: %.3f' %
(epoch + 1, i + 1, running_loss / 2000))
running_loss = 0.0
print('Finished Training')
```
进行模型评估和测试。
```python
correct = 0
total = 0
with torch.no_grad():
for data in testloader:
images, labels = data
outputs = net(images)
_, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
total += labels.size(0)
correct += (predicted == labels).sum().item()
print('Accuracy of the network on the 10000 test images: %d %%' % (
100 * correct / total))
```
以上就是一个简单的PyTorch图像分类测试代码示例。此示例展示了如何加载数据集、构建模型、训练模型、进行测试和评估准确率。