在centos系統(tǒng)上利用pytorch進(jìn)行深度學(xué)習(xí)，需要分步操作：

一、pytorch安裝

您可以選擇Anaconda或pip兩種方式安裝PyTorch。

A. Anaconda安裝

1. 下載Anaconda: 從Anaconda官方網(wǎng)站下載適用于centos系統(tǒng)的Anaconda3安裝包。按照安裝向?qū)瓿砂惭b。

2. 創(chuàng)建虛擬環(huán)境: 打開終端，創(chuàng)建名為pytorch的虛擬環(huán)境并激活：

   conda create -n pytorch Python=3.8 conda activate pytorch

3. 安裝PyTorch: 在激活的pytorch環(huán)境中，使用conda安裝PyTorch。如果您需要GPU加速，請確保已安裝CUDA和cuDNN，并選擇相應(yīng)的PyTorch版本。以下命令安裝包含CUDA 11.8支持的PyTorch：

   conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.8 -c pytorch

4. 驗(yàn)證安裝: 啟動(dòng)Python交互式環(huán)境，運(yùn)行以下代碼驗(yàn)證PyTorch是否安裝成功，并檢查GPU可用性：

   import torch print(torch.__version__) print(torch.cuda.is_available())

B. pip安裝

1. 安裝pip: 如果您的系統(tǒng)未安裝pip，請先安裝：

   sudo yum install python3-pip

2. 安裝PyTorch: 使用pip安裝PyTorch，并使用清華大學(xué)鏡像源加速下載：

   pip install torch torchvision torchaudio -f https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

3. 驗(yàn)證安裝: 與Anaconda方法相同，運(yùn)行以下代碼驗(yàn)證安裝：

   import torch print(torch.__version__) print(torch.cuda.is_available())

二、深度學(xué)習(xí)實(shí)踐

以下是一個(gè)簡單的MNIST手寫數(shù)字識別示例，演示如何使用PyTorch進(jìn)行深度學(xué)習(xí)：

1. 導(dǎo)入庫:

   import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import torchvision import torchvision.transforms as transforms

2. 定義模型: 這是一個(gè)簡單的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (cnn):

   class SimpleCNN(nn.Module):     def __init__(self):         super(SimpleCNN, self).__init__()         self.conv1 = nn.Conv2d(1, 32, kernel_size=3, padding=1)         self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)         self.fc1 = nn.Linear(32 * 14 * 14, 10) #調(diào)整全連接層輸入維度      def forward(self, x):         x = self.pool(torch.relu(self.conv1(x)))         x = torch.flatten(x, 1) # 展平         x = self.fc1(x)         return x

3. 準(zhǔn)備數(shù)據(jù): 下載MNIST數(shù)據(jù)集并進(jìn)行預(yù)處理：

   transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.1307,), (0.3081,))]) train_dataset = torchvision.datasets.MNIST(root='./data', train=True, download=True, transform=transform) test_dataset = torchvision.datasets.MNIST(root='./data', train=False, download=True, transform=transform) train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_dataset, batch_size=64, shuffle=True) test_loader = torch.utils.data.DataLoader(test_dataset, batch_size=1000, shuffle=False)

4. 初始化模型、損失函數(shù)和優(yōu)化器:

   model = SimpleCNN() criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) # 使用Adam優(yōu)化器

5. 訓(xùn)練模型:

   epochs = 2 for epoch in range(epochs):     running_loss = 0.0     for i, data in enumerate(train_loader, 0):         inputs, labels = data         optimizer.zero_grad()         outputs = model(inputs)         loss = criterion(outputs, labels)         loss.backward()         optimizer.step()         running_loss += loss.item()         if i % 100 == 99:             print(f'[{epoch + 1}, {i + 1}] loss: {running_loss / 100:.3f}')             running_loss = 0.0 print('Finished Training')

6. 模型評估:

   correct = 0 total = 0 with torch.no_grad():     for data in test_loader:         images, labels = data         outputs = model(images)         _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)         total += labels.size(0)         correct += (predicted == labels).sum().item()  print(f'Accuracy: {100 * correct / total}%')

這個(gè)例子提供了一個(gè)基本的框架。您可以根據(jù)自己的需求修改模型結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)集和超參數(shù)。 記住在運(yùn)行之前創(chuàng)建./data目錄。 這個(gè)例子使用了Adam優(yōu)化器，通常比SGD收斂更快。 也調(diào)整了全連接層的輸入大小以適應(yīng)池化層后的輸出。