深度学习记录（二）：PyTorch使用技巧

​ 在安装完PyTorch深度学习框架后，需要在编辑器具体来进行编程，这里选择Pycharm或Jupyter Notebook。

​ Jupyter Notebook即其他的Notebook IDE的操作方法可以看我这篇博客网页交互式编程NoteBook合集 - 阿儒小站 ，他们的使用方法都大同小异，特点都是交互式编程。但是如果你的解释器是新创建的虚拟环境，注意用conda list查看虚拟环境中是否有Jupyter一系列软件包。

​ 在Pycharm中可以创建普通的py文件也可以创建notebook文件，方法如下图：

​ 我自己也是分别创建了如下py与ipynb两个文件开始练习

​ 利用Pytorch进行编程之前记住两个常用的函数 dir 和 help，这也是Python中常用的法宝函数。

​ 下图是一个工具箱，类比于package（pytorch）：

• dir：这个函数功能类似于打开工具箱，列举出torch工具箱中的各种工具。dir(torch) 输出的是工具箱的分区 1、2、3、4；

而我们想找出某个分区的工具，需要继续，dir(torch.3) 输出的是工具箱第3分区的所有工具；如果我们还想得知具体工具a，我们需要继续寻找，dir(torch.3.a) 输出的是工具箱第3分区的工具a，至此便类比找到了软件包中的具体函数了。

以torch.cuda.is_available()为例，具体查找示例如下图：

• help：这个函数功能是查询某某函数的功能及返回结果（类似于说明书）。如下是具体示例：

  torch.cuda.is_available返回结果是bool类型，用于检验cuda是否正确实现