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深度学习实践教程教案 PAGE 1 深度学习实践教程配套 实验指导书 吴微 目 录 TOC \o 1-1 \h \z \u 实验一 PyTorch框架安装 3 实验二 PyTorch基础 15 实验三 线性回归和逻辑回归 21 实验四 多层全连接神经网络 30 实验五 卷积神经网络 35 实验六 循环神经网络 40 实验七 生成式对抗网络 44 PAGE 13 实验一 PyTorch框架安装 一、实验目的 掌握Windows下PyTorch 深度学习环境的配置 掌握一种PyTorch开发工具 二、实验内容 在Windows下配置PyTorch 深度学习环境 掌握一种PyCharm开发工具 三、主要实验步骤及结果 项目1.Windows下PyTorch 深度学习环境的配置 PyTorch是在Python的基础上安装的，所以首先安装Python。 1.1 Python环境搭建 首先在Window 平台安装 Python3.5.3。以下为在 Window 平台上安装 Python 的简单步骤： 打开 WEB 浏览器访问 /downloads/windows/，本书选择安装Python 3.5.3，如图1所示。 图1 Python3.5.3下载界面 下载后，双击下载安装包，进入 Python 安装向导，如图2所示。 图2 Python3.5.3安装界面 选择Add Python 3.5.3 to Path,将Python添加到环境变量路径当中。 注:如果选择自定义安装一定要勾选pip。 安装成功界面如图3所示： 图3 Python3.5.3安装成功界面 1.2 Windows上安装PyTorch 1. 登录PyTorch官网安装 登录PyTorch官网： /，如图4所示。 图4 PyTorch官网界面 2. 点击Get Started 点击“Get Started”后进入PyTorch安装页面，页面如图5所示。这里介绍pip 安装方式，右侧区域为电脑系统以及CUDA版本的选择，通过选择你电脑的配置来决定“run this command”后面对应的安装命令，复制“run this command”后面的命令。 图5 PyTorch的pip安装界面 3．复制命令 打开cmd命令窗口，粘贴刚刚复制的如下代码，然后回车 pip3 install torch==1.3.1+cpu torchvision==0.4.2+cpu -f /whl/torch_stable.html 出现以下结果即为安装成功。 4．安装torchvision torchvision是一个功能强大的视觉工具包。安装PyTorch时，torchvision独立于torch。torchvision包由流行的数据集（torchvision.datasets）、模型架构(torchvision.models)和用于计算机视觉的常见图像转换 (torchvision.transforms) 组成。torchvision是个重要的工具包。 安装方法是在cmd输入如下命令： pip3 install torchvision 5．检验环境是否安装成功 控制台输入: python 如果成功则会出现提示符“”，说明进入了Python环境。 执行代码: import torch a=torch.FloatTensor(2,3) print(a) 若结果如图6所示，则windows环境下PyTorch环境搭建成功。 图6 PyTorch安装成功界面 项目2 PyCharm安装 PyCharm是一种功能强大的PyTorch开发环境。PyCharm带有一整套可以帮助用户在使用Python语言开发时提高效率的工具，比如调试、语法高亮、Project管理、代码跳转、智能提示、自动完成、单元测试、版本控制。此外，该IDE提供了一些高级功能，以用于支持Django框架下的专业Web开发。 PyCharm可以从其官网（/pycharm/）上下载，如图7所示。 图7 PyCharm官网界面 PyCharm支持Windows系统、Linux系统、Mac系统，有professional版和community版。professional 表示专业版，community 是社区版，推荐安装社区版，因为是免费使用的。 本书介绍Windows下PyCharm安装。 点击图7中的“DOWNLOAD”进入该网址页面如图8所示 图8 PyCharm版本选择 推荐安装Community(社区版），单击Community下的Download。 当下载好以后打开安装包如图9所示单击“Next”。 图9 PyCharm安装界面 修改或选择安装路径，本书放