这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了pytorch实现简单的线性回归cpu版本和gpu版本。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。
import torch
import torch.nn as nn
import matplotlib.pyplot as plt
from torch.optim import SGD
# 1. 准备数据
x = torch.rand([500文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-566398.html
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正常安装某版本pytorch时，采用官网的方法和对应的命令，选择适合的pytorch、cudatoolkit版本 Previous PyTorch Versions | PyTorch 由于要在GPU上运行，但测试发现pytorch装的是cpuonly的版本： 得到的结果是false 再检查安装的pytorch版本，可以看到是cpuonly的版本： 这里建议直接采用解决三 参
如下图，我用的python是3.8版本，想要下载pytorch的cuda=11.7版本的GPU环境，但是输入以下命令之后总是显示下载cpu版本的安装包。 解决办法：先把cpu版本的工具包下载下来，然后通过本地安装用GPU版本替换cpu版本。 在Proceed([y]/n)?后面输入y敲击回车下载安装cpu版本。 done说明下
本文介绍了conda下安装cpu、gpu版本的pytorch；并介绍了如何设置镜像源 系统：ubuntu22.04 显卡：RTX 3050 依赖工具：miniconda 注意：默认conda安装pytorch的是cpu版本，如需要安装GPU版本的，注意直接看后面 创建一个新conda环境 新创建的环境不包含任何依赖可以使用 conda list 查看一下
没安装Anaconda的同学可以参考以下安装链接： https://blog.csdn.net/qq_45281807/article/details/112442577 按照安装CPU版本和GPU两个版本进行分类，一般运行程序建议使用CPU版本的，安装更方便。 注意！如果切换镜像后当出现下载不了的情况，就先切换默认源，然后再修改另一个可以使用的
安装PyTorch的开发环境：Anaconda+CUDA+cuDNN+PyCharm Community 1.1 版本选择 第一步就是最关键的版本对应问题（这决定你能否成功安装PyTorch，以及能否成功安装GPU版本的关键问题），可以这么说，版本不能对应好，后面有很大的问题，因此，我们要先确定版本的对应关系。（
写代码时非常困惑，明明下载了cuda支持包和PyTorch-GPU版本，进行NN和CNN时却是用CPU在进行计算（CPU利用率超90%，GPU利用率不到5%），如下图： 首先我检查了PyTorch是否安装成功，输入命令print(torch.cuda.is_available())，返回值为True，说明PyTorch是安装成功了，这可让我有点捉急。 看
线性函数如下： y ^ = w 1 x 1 + . . . + w d x d
学习随笔，权作记录。 打开Anaconda prompt（Anaconda3） 检查当前环境下python的版本 根据python的版本，创建虚拟环境pachong 按“y”，再按回车即可。 输入conda info -e，查看全部的环境，可以看到pachong环境已经创建完成。 在base环境下输入conda activate pachong，即可进入pachong环境 讲镜
前面已经学习过线性模型相关的内容，实现线性模型的过程并没有使用到Pytorch。 这节课主要是利用Pytorch实现线性模型。 学习器训练： 确定模型（函数） 定义损失函数 优化器优化（SGD） 之前用过Pytorch的Tensor进行Forward、Backward计算。 现在利用Pytorch框架来实现。 准备数据集
作用j进行线性变换 Linear(1, 1) : 表示一维输入，一维输出 优化器对象 9961 tensor(4.0927e-12, grad_fn=) 9962 tensor(4.0927e-12, grad_fn=) 9963 tensor(4.0927e-12, grad_fn=) 9964 tensor(4.0927e-12, grad_fn=) 9965 tensor(4.0927e-12, grad_fn=) 9966 tensor(4.0927e-12, grad_fn=) 9967 tensor(4.0927e-12, grad_fn=) 9968 tensor(4.0927e-12, grad_fn
