pytorch免费算力

❶ pytorch能否多线程使用

那么如果说是要进行多线程的使用的话，那你可以通过内部找到对应这些使用状态的使用状态的说明方法，所以很多情况下的话你可以通过内部找到对应的些操作流程的配置

❷ pytorch和opencv之间是什么关系或者有什么区别

pytroch是深度学习框架，包含了很多工具包，opencv只是一个用于图形处理的工具包。使用pytoch进行图形方面的网络训练时，多少都会用到opencv

❸ pytorch和tensorflow是什么关系

pytorch是一个动态的框架，而TensorFlow是一个静态的框架，而这两款软件到北鲲云超算上都可以找到，直接申请使用线上跑作业比本地跑作业要方便许多，不需要担心配置不够的问题，当计算模型比较大时，就需要用到更高的配置，用超算的弹性配置来跑就能够满足。

❹ pytorch和python的区别是什么

PyTorch是一个开源的Python机器学习库，基于Torch，用于自然语言处理等应用程序。

2017年1月，由Facebook人工智能研究院（FAIR）基于Torch推出了PyTorch。它是一个基于Python的可续计算包，提供两个高级功能：1、具有强大的GPU加速的张量计算（如NumPy）。2、包含自动求导系统的深度神经网络。

PyTorch 是一个基于 Python 的科学计算包，主要定位两类人群：

• NumPy 的替代品，可以利用 GPU 的性能进行计算。

• 深度学习研究平台拥有足够的灵活性和速度

要介绍PyTorch之前，不得不说一下Torch。Torch是一个有大量机器学习算法支持的科学计算框架，是一个与Numpy类似的张量（Tensor） 操作库，其特点是特别灵活，但因其采用了小众的编程语言是Lua，所以流行度不高，这也就有了PyTorch的出现。所以其实Torch是 PyTorch的前身，它们的底层语言相同，只是使用了不同的上层包装语言。

python就是一门编程语言

❺ pytorch python 什么关系

PyTorch is a deep learning framework that puts Python first.
We are in an early-release Beta. Expect some adventures.
Python[1] （英国发音：/ˈpaɪθən/ 美国发音：/ˈpaɪθɑːn/）, 是一种面向对象的解释型计算机程序设计语言，由荷兰人Guido van Rossum于1989年发明，第一个公开发行版发行于1991年。
Python是纯粹的自由软件， 源代码和解释器CPython遵循 GPL(GNU General Public License)协议[2] 。Python语法简洁清晰，特色之一是强制用空白符(white space)作为语句缩进。
Python具有丰富和强大的库。它常被昵称为胶水语言，能够把用其他语言制作的各种模块（尤其是C/C++）很轻松地联结在一起。常见的一种应用情形是，使用Python快速生成程序的原型（有时甚至是程序的最终界面），然后对其中[3] 有特别要求的部分，用更合适的语言改写，比如3D游戏中的图形渲染模块，性能要求特别高，就可以用C/C++重写，而后封装为Python可以调用的扩展类库。需要注意的是在您使用扩展类库时可能需要考虑平台问题，某些可能不提供跨平台的实现。
7月20日，IEEE发布2017年编程语言排行榜：Python高居首位[4] 。

❻ pytorch 这两段代码啥意思epoch_list.append(epoch) loss

❼ pytorch是什么

PyTorch是一个开源的Python机器学习库，基于Torch，用于自然语言处理等应用程序。

由Facebook人工智能研究院（FAIR）基于Torch推出了PyTorch。它是一个基于Python的可续计算包，提供两个高级功能：具有强大的GPU加速的张量计算（如NumPy）。包含自动求导系统的深度神经网络。

PyTorch的发展：

PyTorch的前身是Torch，其底层和Torch框架一样，但是使用Python重新写了很多内容，不仅更加灵活，支持动态图，而且提供了Python接口。它是由Torch7团队开发，是一个以Python优先的深度学习框架，不仅能够实现强大的GPU加速，同时还支持动态神经网络。

PyTorch既可以看作加入了GPU支持的numpy，同时也可以看成一个拥有自动求导功能的强大的深度神经网络。除了Facebook外，它已经被Twitter、CMU和Salesforce等机构采用。

❽ 下pytorch时怎么选cuda版本

先看你的显卡支持什么版本的cuda，装好cuda和cudnn后，再找对应版本的pytorch。

安装torch的地址：网页链接

❾ pytorch 和tensorflow代码区别

这两个代码的区别是因为他们在运行时对于设备的作用不同。
代码编程时运行数据，后者运行速率要使设备完成信息运算功能更快。

❿ pytorch用什么显卡

1. 利用CUDA_VISIBLE_DEVICES设置可用显卡
在CUDA中设定可用显卡，一般有2种方式：
(1) 在代码中直接指定
import os
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = gpu_ids

(2) 在命令行中执行代码时指定
CUDA_VISIBLE_DEVICES=gpu_ids python3 train.py

如果使用sh脚本文件运行代码，则有3种方式可以设置
(3) 在命令行中执行脚本文件时指定：
CUDA_VISIBLE_DEVICES=gpu_ids sh run.sh

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

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

如果同时使用多个设定可用显卡的指令，比如
source bashrc
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=gpu_id1 && CUDA_VISIBLE_DEVICES=gpu_id2 python3 train.py

那么高优先级的指令会覆盖第优先级的指令使其失效。优先级顺序为：不使用sh脚本 (1)>(2)； 使用sh脚本(1)>(5)>(4)>(3)
个人感觉在炼丹时建议大家从(2)(3)(4)(5)中选择一个指定可用显卡，不要重复指定以防造成代码的混乱。方法(1)虽然优先级最高，但是需要修改源代码，所以不建议使用。
2 .cuda()方法和torch.cuda.set_device()
我们还可以使用.cuda()[包括model.cuda()/loss.cuda()/tensor.cuda()]方法和torch.cuda.set_device()来把模型和数据加载到对应的gpu上。
(1) .cuda()
以model.cuda()为例，加载方法为：
model.cuda(gpu_id) # gpu_id为int类型变量，只能指定一张显卡
model.cuda('cuda:'+str(gpu_ids)) #输入参数为str类型，可指定多张显卡
model.cuda('cuda:1,2') #指定多张显卡的一个示例

(2) torch.cuda.set_device()
使用torch.cuda.set_device()可以更方便地将模型和数据加载到对应GPU上, 直接定义模型之前加入一行代码即可
torch.cuda.set_device(gpu_id) #单卡
torch.cuda.set_device('cuda:'+str(gpu_ids)) #可指定多卡

但是这种写法的优先级低，如果model.cuda()中指定了参数，那么torch.cuda.set_device()会失效，而且pytorch的官方文档中明确说明，不建议用户使用该方法。
第1节和第2节所说的方法同时使用是并不会冲突，而是会叠加。比如在运行代码时使用
CUDA_VISIBLE_DEVICES=2,3,4,5 python3 train.py

而在代码内部又指定
model.cuda(1)
loss.cuda(1)
tensor.cuda(1)

那么代码会在GPU3上运行。原理是CUDA_VISIBLE_DEVICES使得只有GPU2,3,4,5可见，那么这4张显卡，程序就会把它们看成GPU0,1,2,3，.cuda(1)把模型/loss/数据都加载到了程序所以为的GPU1上，则实际使用的显卡是GPU3。
如果利用.cuda()或torch.cuda.set_device()把模型加载到多个显卡上，而实际上只使用一张显卡运行程序的话，那么程序会把模型加载到第一个显卡上，比如如果在代码中指定了
model.cuda('cuda:2,1')

在运行代码时使用
CUDA_VISIBLE_DEVICES=2,3,4,5 python3 train.py

这一指令，那么程序最终会在GPU4上运行。
3.多卡数据并行torch.nn.DataParallel
多卡数据并行一般使用
torch.nn.DataParallel(model,device_ids)

其中model是需要运行的模型，device_ids指定部署模型的显卡，数据类型是list
device_ids中的第一个GPU（即device_ids[0]）和model.cuda()或torch.cuda.set_device()中的第一个GPU序号应保持一致，否则会报错。此外如果两者的第一个GPU序号都不是0,比如设置为：
model=torch.nn.DataParallel(model,device_ids=[2,3])
model.cuda(2)

那么程序可以在GPU2和GPU3上正常运行，但是还会占用GPU0的一部分显存（大约500M左右），这是由于pytorch本身的bug导致的（截止1.4.0，没有修复这个bug）。
device_ids的默认值是使用可见的GPU，不设置model.cuda()或torch.cuda.set_device()等效于设置了model.cuda(0)

4. 多卡多线程并行torch.nn.parallel.DistributedDataParallel
（这个我是真的没有搞懂,,,,）
参考了这篇文章和这个代码，关于GPU的指定，多卡多线程中有2个地方需要设置
torch.cuda.set_device(args.local_rank)
torch.nn.parallel.DistributedDataParallel(model, device_ids=[args.local_rank])

模型/loss/tensor设置为.cuda()或.cuda(args.local_rank)均可，不影响正常运行。
5. 推荐设置方式：
(1) 单卡
使用CUDA_VISIBLE_DEVICES指定GPU，不要使用torch.cuda.set_device()，不要给.cuda()赋值。
(2) 多卡数据并行
直接指定CUDA_VISIBLE_DEVICES，通过调整可见显卡的顺序指定加载模型对应的GPU,不要使用torch.cuda.set_device()，不要给.cuda()赋值，不要给torch.nn.DataParallel中的device_ids赋值。比如想在GPU1,2,3中运行，其中GPU2是存放模型的显卡，那么直接设置
CUDA_VISIBLE_DEVICES=2,1,3

(3) 多卡多线程