毕业设计 -(1) 前期准备

一、安装

PyCharm+Anaconda+CUDA+Pytorch 安装教程（个人经验帖）

1. 工具的作用

(1) PyCharm

PyCharm 是一个 Python 语言的一个开发工具，类似于 Eclipse（Java）

(2) Anaconda

Anaconda 里面集成了很多关于 python 科学计算的第三方库。我们安装了它，就安装了很多我们需要用到的工具包

(3) CUDA（Compute Unified Device Architecture

CUDA 是显卡厂商 NVIDIA 推出的运算平台，可以针对 GPU 做加速神经网络计算。
CUDA™是一种由 NVIDIA 推出的通用并行计算架构，该架构使 GPU 能够解决复杂的计算问题。
cudnn 是 pytorch 搭建深度学习模型的依赖，没有它，不能运行卷积等操作。

(4) PyTorch 是一个开源的 Python 机器学习库，不仅能够实现强大的 GPU 加速，同时还支持动态神经网络

2. 安装

(1) 安装 Anaconda

(2) 打开 Anaconda Prompt

(3) 显卡配置（没有独立显卡，略）

CUDN 安装
cuDNN 下载

(4) 激活环境

检查 Python 版本：在 cmd 输入 python
管理环境

# 在 Anaconda Prompt 中输入
conda create -n pytorch python=3.7
conda activate pytorch

(5) 安装 pytorch

# 到 pytorch 官网查询安装指令
conda install pytorch torchvision cpuonly -c pytorch
# -c 参数指明了下载 pytorch 的通道，优先级比清华镜像更高
#（如果你有更改镜像源，会被盖过去）

(6) 验证 PyTorch 安装成功

# 在 Anaconda Prompt 中的 pytorch 环境中
# 输入 python 进到 python 界面
import torch
import torchvison
print (torch)

3.

(1)

(2)

(3)

(4)

Windows10 系统中配置安装 PyTorch 环境，无显卡配置

二、python 语法

1.Python 类中的实例属性与类属性

(1) 实例属性

class Circle (object):  # 创建 Circle 类
   def __init__(self, r): # 初始化一个属性 r（不要忘记 self 参数，他是类下面所有方法必须的参数）
       self.r = r  # 表示给我们将要创建的实例赋予属性 r 赋值

init() 方法的第一个参数必须是 self（self 代表类的实例，可以用别的名字，但建议使用约定成俗的 self），后续参数则可以自由指定，和定义函数没有任何区别。

init() 方法的用法类似 java 中的构造方法，但它不是构造方法，

Q：创建类时，类方法中的 self 是什么？
self 代表类的实例，是通过类创建的实例 (注意，在定义类时这个实例我们还没有创建，它表示的我们使用类时创建的那个实例)

(2) 类属性

类本身也是一个对象，如果在类上绑定属性，则所有实例都可以访问该类的属性，并且所有实例访问的类属性都是同一个！实例属性每个实例各自拥有，互相独立，而类属性有且只有一份。

class Circle (object):
   pi = 3.14  # 类属性

   def __init__(self, r):
       self.r = r

2.super

在类的继承中，如果重定义某个方法，该方法会覆盖父类的同名方法，但有时，我们希望能同时实现父类的功能，这时，我们就需要调用父类的方法了，可通过使用 super 来实现，比如：

class Animal (object):
    def __init__(self, name):
        self.name = name
    def greet (self):
        print 'Hello, I am % s.' % self.name

class Dog (Animal):
    def greet (self):
        super (Dog, self).greet ()   # Python3 可使用 super ().greet ()
        print 'WangWang...'

你不知道的 super

三、