pytorch免費算力

❶ pytorch能否多線程使用

那麼如果說是要進行多線程的使用的話，那你可以通過內部找到對應這些使用狀態的使用狀態的說明方法，所以很多情況下的話你可以通過內部找到對應的些操作流程的配置

❷ pytorch和opencv之間是什麼關系或者有什麼區別

pytroch是深度學習框架，包含了很多工具包，opencv只是一個用於圖形處理的工具包。使用pytoch進行圖形方面的網路訓練時，多少都會用到opencv

❸ pytorch和tensorflow是什麼關系

pytorch是一個動態的框架，而TensorFlow是一個靜態的框架，而這兩款軟體到北鯤雲超算上都可以找到，直接申請使用線上跑作業比本地跑作業要方便許多，不需要擔心配置不夠的問題，當計算模型比較大時，就需要用到更高的配置，用超算的彈性配置來跑就能夠滿足。

❹ pytorch和python的區別是什麼

PyTorch是一個開源的Python機器學習庫，基於Torch，用於自然語言處理等應用程序。

2017年1月，由Facebook人工智慧研究院（FAIR）基於Torch推出了PyTorch。它是一個基於Python的可續計算包，提供兩個高級功能：1、具有強大的GPU加速的張量計算（如NumPy）。2、包含自動求導系統的深度神經網路。

PyTorch 是一個基於 Python 的科學計算包，主要定位兩類人群：

• NumPy 的替代品，可以利用 GPU 的性能進行計算。

• 深度學習研究平台擁有足夠的靈活性和速度

要介紹PyTorch之前，不得不說一下Torch。Torch是一個有大量機器學習演算法支持的科學計算框架，是一個與Numpy類似的張量（Tensor） 操作庫，其特點是特別靈活，但因其採用了小眾的編程語言是Lua，所以流行度不高，這也就有了PyTorch的出現。所以其實Torch是 PyTorch的前身，它們的底層語言相同，只是使用了不同的上層包裝語言。

python就是一門編程語言

❺ pytorch python 什麼關系

PyTorch is a deep learning framework that puts Python first.
We are in an early-release Beta. Expect some adventures.
Python[1] （英國發音：/ˈpaɪθən/ 美國發音：/ˈpaɪθɑːn/）, 是一種面向對象的解釋型計算機程序設計語言，由荷蘭人Guido van Rossum於1989年發明，第一個公開發行版發行於1991年。
Python是純粹的自由軟體， 源代碼和解釋器CPython遵循 GPL(GNU General Public License)協議[2] 。Python語法簡潔清晰，特色之一是強制用空白符(white space)作為語句縮進。
Python具有豐富和強大的庫。它常被昵稱為膠水語言，能夠把用其他語言製作的各種模塊（尤其是C/C++）很輕松地聯結在一起。常見的一種應用情形是，使用Python快速生成程序的原型（有時甚至是程序的最終界面），然後對其中[3] 有特別要求的部分，用更合適的語言改寫，比如3D游戲中的圖形渲染模塊，性能要求特別高，就可以用C/C++重寫，而後封裝為Python可以調用的擴展類庫。需要注意的是在您使用擴展類庫時可能需要考慮平台問題，某些可能不提供跨平台的實現。
7月20日，IEEE發布2017年編程語言排行榜：Python高居首位[4] 。

❻ pytorch 這兩段代碼啥意思epoch_list.append(epoch) loss

❼ pytorch是什麼

PyTorch是一個開源的Python機器學習庫，基於Torch，用於自然語言處理等應用程序。

由Facebook人工智慧研究院（FAIR）基於Torch推出了PyTorch。它是一個基於Python的可續計算包，提供兩個高級功能：具有強大的GPU加速的張量計算（如NumPy）。包含自動求導系統的深度神經網路。

PyTorch的發展：

PyTorch的前身是Torch，其底層和Torch框架一樣，但是使用Python重新寫了很多內容，不僅更加靈活，支持動態圖，而且提供了Python介面。它是由Torch7團隊開發，是一個以Python優先的深度學習框架，不僅能夠實現強大的GPU加速，同時還支持動態神經網路。

PyTorch既可以看作加入了GPU支持的numpy，同時也可以看成一個擁有自動求導功能的強大的深度神經網路。除了Facebook外，它已經被Twitter、CMU和Salesforce等機構採用。

❽ 下pytorch時怎麼選cuda版本

先看你的顯卡支持什麼版本的cuda，裝好cuda和cudnn後，再找對應版本的pytorch。

安裝torch的地址：網頁鏈接

❾ pytorch 和tensorflow代碼區別

這兩個代碼的區別是因為他們在運行時對於設備的作用不同。
代碼編程時運行數據，後者運行速率要使設備完成信息運算功能更快。

❿ pytorch用什麼顯卡

1. 利用CUDA_VISIBLE_DEVICES設置可用顯卡
在CUDA中設定可用顯卡，一般有2種方式：
(1) 在代碼中直接指定
import os
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = gpu_ids

(2) 在命令行中執行代碼時指定
CUDA_VISIBLE_DEVICES=gpu_ids python3 train.py

如果使用sh腳本文件運行代碼，則有3種方式可以設置
(3) 在命令行中執行腳本文件時指定：
CUDA_VISIBLE_DEVICES=gpu_ids sh run.sh

(4) 在sh腳本中指定：
source bashrc
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=gpu_ids && python3 train.py

(5) 在sh腳本中指定
source bashrc
CUDA_VISIBLE_DEVICES=gpu_ids python3 train.py

如果同時使用多個設定可用顯卡的指令，比如
source bashrc
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=gpu_id1 && CUDA_VISIBLE_DEVICES=gpu_id2 python3 train.py

那麼高優先順序的指令會覆蓋第優先順序的指令使其失效。優先順序順序為：不使用sh腳本 (1)>(2)； 使用sh腳本(1)>(5)>(4)>(3)
個人感覺在煉丹時建議大家從(2)(3)(4)(5)中選擇一個指定可用顯卡，不要重復指定以防造成代碼的混亂。方法(1)雖然優先順序最高，但是需要修改源代碼，所以不建議使用。
2 .cuda()方法和torch.cuda.set_device()
我們還可以使用.cuda()[包括model.cuda()/loss.cuda()/tensor.cuda()]方法和torch.cuda.set_device()來把模型和數據載入到對應的gpu上。
(1) .cuda()
以model.cuda()為例，載入方法為：
model.cuda(gpu_id) # gpu_id為int類型變數，只能指定一張顯卡
model.cuda('cuda:'+str(gpu_ids)) #輸入參數為str類型，可指定多張顯卡
model.cuda('cuda:1,2') #指定多張顯卡的一個示例

(2) torch.cuda.set_device()
使用torch.cuda.set_device()可以更方便地將模型和數據載入到對應GPU上, 直接定義模型之前加入一行代碼即可
torch.cuda.set_device(gpu_id) #單卡
torch.cuda.set_device('cuda:'+str(gpu_ids)) #可指定多卡

但是這種寫法的優先順序低，如果model.cuda()中指定了參數，那麼torch.cuda.set_device()會失效，而且pytorch的官方文檔中明確說明，不建議用戶使用該方法。
第1節和第2節所說的方法同時使用是並不會沖突，而是會疊加。比如在運行代碼時使用
CUDA_VISIBLE_DEVICES=2,3,4,5 python3 train.py

而在代碼內部又指定
model.cuda(1)
loss.cuda(1)
tensor.cuda(1)

那麼代碼會在GPU3上運行。原理是CUDA_VISIBLE_DEVICES使得只有GPU2,3,4,5可見，那麼這4張顯卡，程序就會把它們看成GPU0,1,2,3，.cuda(1)把模型/loss/數據都載入到了程序所以為的GPU1上，則實際使用的顯卡是GPU3。
如果利用.cuda()或torch.cuda.set_device()把模型載入到多個顯卡上，而實際上只使用一張顯卡運行程序的話，那麼程序會把模型載入到第一個顯卡上，比如如果在代碼中指定了
model.cuda('cuda:2,1')

在運行代碼時使用
CUDA_VISIBLE_DEVICES=2,3,4,5 python3 train.py

這一指令，那麼程序最終會在GPU4上運行。
3.多卡數據並行torch.nn.DataParallel
多卡數據並行一般使用
torch.nn.DataParallel(model,device_ids)

其中model是需要運行的模型，device_ids指定部署模型的顯卡，數據類型是list
device_ids中的第一個GPU（即device_ids[0]）和model.cuda()或torch.cuda.set_device()中的第一個GPU序號應保持一致，否則會報錯。此外如果兩者的第一個GPU序號都不是0,比如設置為：
model=torch.nn.DataParallel(model,device_ids=[2,3])
model.cuda(2)

那麼程序可以在GPU2和GPU3上正常運行，但是還會佔用GPU0的一部分顯存（大約500M左右），這是由於pytorch本身的bug導致的（截止1.4.0，沒有修復這個bug）。
device_ids的默認值是使用可見的GPU，不設置model.cuda()或torch.cuda.set_device()等效於設置了model.cuda(0)

4. 多卡多線程並行torch.nn.parallel.DistributedDataParallel
（這個我是真的沒有搞懂,,,,）
參考了這篇文章和這個代碼，關於GPU的指定，多卡多線程中有2個地方需要設置
torch.cuda.set_device(args.local_rank)
torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(model, device_ids=[args.local_rank])

模型/loss/tensor設置為.cuda()或.cuda(args.local_rank)均可，不影響正常運行。
5. 推薦設置方式：
(1) 單卡
使用CUDA_VISIBLE_DEVICES指定GPU，不要使用torch.cuda.set_device()，不要給.cuda()賦值。
(2) 多卡數據並行
直接指定CUDA_VISIBLE_DEVICES，通過調整可見顯卡的順序指定載入模型對應的GPU,不要使用torch.cuda.set_device()，不要給.cuda()賦值，不要給torch.nn.DataParallel中的device_ids賦值。比如想在GPU1,2,3中運行，其中GPU2是存放模型的顯卡，那麼直接設置
CUDA_VISIBLE_DEVICES=2,1,3

(3) 多卡多線程