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python 版本
注意使用3.1以上,我这边使用3.9,3.1会安装不了pyTorch。
安装 pyTorch
PyTorch 是深度学习领域极为出色的开源机器学习框架。它以动态计算图为突出特点,允许在运行时动态构建、修改和执行计算图,这不仅让调试变得轻而易举,还能根据不同输入数据和任务需求灵活调整模型结构,比如在开发中可随时打印中间变量值以便快速定位问题。其 API 简洁直观,对熟悉 Python 的开发者十分友好,学习曲线相对平缓,定义神经网络模型就如同定义普通 Python 类般简单。拥有强大生态系统,庞大的社区和丰富的第三方库支持使其成为开发者的得力助手,像 torchvision 库可用于图像数据处理和加载预训练模型,torchaudio 库能处理音频数据。同时,PyTorch 支持 GPU 加速,只需几行代码就能将模型和数据转移到 GPU 上,大大提高计算速度。在应用领域方面,它在计算机视觉任务中表现卓越,如图像分类、目标检测和图像分割等,许多知名模型如 ResNet、YOLO 都是用 PyTorch 实现的,开发者可借助 torchvision 库中的数据预处理方法和预训练模型快速构建应用。在自然语言处理领域,适用于文本分类、机器翻译和语言建模等任务,提供丰富的文本处理工具如 torchtext。在强化学习方面也被广泛应用,可与多种强化学习算法结合。与 TensorFlow 相比,PyTorch 更加灵活、易于调试和实验,而 TensorFlow 在生产环境部署和优化上有优势,PyTorch 的动态计算图适合研究开发,TensorFlow 的静态计算图在大规模部署时更高效。与 Keras 相比,Keras 是建立在底层框架上的高级 API,PyTorch 则提供更底层的控制和灵活性,适合深度定制和优化模型的开发者,而 Keras 更适合快速搭建和实验模型。总之,PyTorch 功能强大、灵活易用,是深度学习任务和应用场景的理想选择。
pyTorch 链接
遇到源链接相关问题,直接切换清华源,类似下面写法:
pip3 install torch torchvision torchaudio -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
启动器下载
Comflowyspace 是一款创新的开源 AI 图像和视频生成工具,它基于 ComfyUI 开发且遵循其协议进行代码开源。在功能方面,它具有便捷的一键安装功能,简化了传统复杂的安装过程;具备工作流管理功能,可自动保存操作改变并支持多标签同时运行多个工作流;提供丰富的工作流模板以降低搭建难度,对用户体验进行了诸多优化且与教程系统集成以降低学习门槛,支持 macOS 和 Windows 系统,其云版本预装多种常用扩展并整合 Civitai 模型,无需本地下载即可高效利用云端 GPU 资源。
Comflowyspace -github链接
尝试生成一只猫