一、 准备阶段：搭建PyTorch周围

在Linux系统上开头深厚度学之旅，先说说需要搭建一个稳稳当当的PyTorch周围。

1. 安装Python和pip

确保你的Linux系统已经安装了Python和pip。你能用以下命令进行安装：

sudo apt update
sudo apt install python3 python3-pip

2. 创建虚拟周围

为了避免包冲突， 觉得能创建一个虚拟周围：

python3 -m venv pytorch_env
source pytorch_env/bin/activate

二、安装PyTorch

根据你的系统架构和是不是需要GPU支持，选择合适的PyTorch版本进行安装。

1. 用pip安装PyTorch

pip3 install torch torchvision torchaudio

2. 对于GPU版本

conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.3 -c pytorch

请将上述命令中的`11.3`替换为你系统上安装的CUDA版本。

三、 验证安装

在Python周围中输入以下代码，检查PyTorch是不是正确安装：

import torch
print
print)  # 如果安装了GPU版本，得返回True

四、实践PyTorch深厚度学

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
# 定义一个轻巧松的线性模型
class LinearModel:
    def __init__:
        super.__init__
        self.linear = nn.Linear
    def forward:
        return self.linear
# 创建模型实例
model = LinearModel
# 定义亏本函数和优化器
criterion = nn.MSELoss
optimizer = optim.SGD, lr=0.01)
# 准备数据
inputs = torch.tensor
targets = torch.tensor
# 训练模型
for epoch in range:
    optimizer.zero_grad
    outputs = model
    loss = criterion
    loss.backward
    optimizer.step
    if  % 10 == 0:
        print:.4f}')

五、高大级特性与优化

PyTorch给了许许多高大级特性，如自动微分、动态计算图、模型优化等，这些个特性能帮你更高大效地进行深厚度学研究研究。

为了提升性能， 能用混合精度训练、启用推理模式、用Channels-Last内存格式等技巧。

通过以上步骤，你得能够在Linux系统上成功安装并运行PyTorch，并开头你的深厚度学研究研究。如果遇到随便哪个问题，能参考PyTorch官方文档获取更许多信息。

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