这几天做在做图像识别，发现好多模型都是使用pytorch进行训练，也跟着潮流使用一下，安装其实就是注意下版本是否一致就行。
pytorch官网：https://pytorch.org/
按照上述官网要求运行下面的命令行，我是linux系统，conda环境，python3.6,大家按自己系统进行选择就行，这里一般不会有什么问题，唯一要注意的就是CUDA的选择，如果你的机器没有安装GPU显卡的话，选择None就可以了，只是运行速度上CPU和GPU还是差异很大的，待会后面会做个对比。
通过/usr/local/cuda-10.1/bin/nvcc -V 查看cuda版本信息：
通过nvidia-smi查看显卡信息
上面黄框中的是显卡版本，驱动版本，CUDA版本。
输入上命令，可以看到当前的torch版本和GPU是否可以正常使用，如果是返回False，这说明不能使用GPU，如果显卡驱动都安装好的话就极有可能是torch与cuda的版本不一致造成的，简单来重新安装就好。
上述是基本的安装过程，下面我们看下CPU与GPU在模型训练时的性能差异：
上述两张图就是CPU与GPU的性能对比，使用siamese网络训练模型，上述是15次bathsize=128的耗时（秒）对比，虽然我觉得GPU会快很多，但没想到会快这么多，竟然是CPU的58倍速，O(∩_∩)O
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