PyTorch深度学习快速入门教程【小土堆】详细学习笔记（第1-11个视频笔记）

本学习笔记源自于B站up主【我是土堆】的视频教程：PyTorch深度学习快速入门教程（绝对通俗易懂！）【小土堆】

本博客是该视频教程中第1-11个视频的详细学习笔记，第12-22个视频、第23-33个视频的详细学习笔记链接如下：

PyTorch深度学习快速入门教程【小土堆】详细学习笔记（第12-22个视频笔记）

PyTorch深度学习快速入门教程【小土堆】详细学习笔记（第23-33个视频笔记）

目录

1、PyTorch环境的配置及安装

2、Python编辑器的选择、安装及配置（Pycharm、Jupyter的安装）

Jupyter的安装，讲解的比较详细

3、【FAQ】为什么torch.cuda.is_available返回False

4、Python学习中的两大法宝函数（help、dir）

（1）dir()函数

（2）help()函数

5、PyCharm及Jupyter使用及对比

6、PyTorch加载数据初认识

查询类、函数、模块或方法的doc描述

7、Dataset类代码实战

8、TensorBoard的使用（一）

完整使用TensorBoard的流程

9、TensorBoard的使用（二）

10、Transforms的使用（一）

11、Transforms的使用（二）

---

1、PyTorch环境的配置及安装

无

2、Python编辑器的选择、安装及配置（Pycharm、Jupyter的安装）

Jupyter的安装，讲解的比较详细

1）安装anaconda后无需再次安装。

2）jupyter默认安装在base环境中，所以在新环境中使用jupyter时需要再次安装jupyter。

3）在命令提示符中进入新环境，输入conda install nb_conda安装juypter。

4）安装完成后输入juypter notebook即可在新环境中打开juypter notebook。

3、【FAQ】为什么torch.cuda.is_available返回False

无

4、Python学习中的两大法宝函数（help、dir）

（1）dir()函数

dir()函数返回一个包含对象的所有属性和方法名称的字符串列表。

使用案例1：

import torch
print(dir(torch))

输出torch里面各种各样的分隔区：

使用案例2：

import torch
# print(dir(torch))
# print(dir(torch.cuda))
print(dir(torch.cuda.is_available()))

输出torch.cuda.is_available里面各种各样的变量：