PyTorch課程目錄5.4.1Python與PyTorch5.4.2PyTorch的安裝與環(huán)境配置5.4.3PyTorch平臺上算法創(chuàng)新實例5.4.4PyTorch與智能制造的關(guān)系1.Python是一種高級的、通用的編程語言，具有簡潔的語法和清晰的代碼結(jié)構(gòu)。2.Python具有許多特性，包括動態(tài)類型、自動內(nèi)存管理、面向?qū)ο缶幊蹋∣OP）、函數(shù)式編程、以及大量的標(biāo)準(zhǔn)庫和第三方庫支持。這些特性使得Python在多個領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。3.Python具有廣泛的社區(qū)支持，開發(fā)人員可以方便地獲取各種文檔、教程和示例代碼。5.4.1Python與PyTorch5.4.1Python與PyTorchPython語言和C語言對比：1行4行5.4.1Python與PyTorch/5.4.2PyTorch的安裝與環(huán)境配置5.4.2PyTorch的安裝與環(huán)境配置/5.4.2PyTorch的安裝與環(huán)境配置下載Anaconda，其中包含了大量的package(如果把函數(shù)比作為工具，那么package就是工具包)。5.4.2PyTorch的安裝與環(huán)境配置5.4.2PyTorch的安裝與環(huán)境配置5.4.2PyTorch的安裝與環(huán)境配置https:5.4.2PyTorch的安裝與環(huán)境配置https:5.4.2PyTorch的安裝與環(huán)境配置記住安裝路徑，其他安裝選項默認即可5.4.2PyTorch的安裝與環(huán)境配置跳過VSCode可選可不選，看心情5.4.2PyTorch的安裝與環(huán)境配置檢驗是否安裝成功5.4.2PyTorch的安裝與環(huán)境配置如果在打開的窗口中顯示（base），則安裝成功5.4.2PyTorch的安裝與環(huán)境配置在正確的安裝PyTorch之前，需要學(xué)會怎么管理環(huán)境。在今后的項目過程中，經(jīng)常會遇到不同的項目、不同的代碼，所需要的環(huán)境是不一樣的。創(chuàng)建環(huán)境：condacreate–nYOLOpython=3.6激活環(huán)境：condaactivateYOLO0.41.0baseYOLO5.4.2PyTorch的安裝與環(huán)境配置/進入PyTorch首頁，下拉選擇穩(wěn)定版，推薦使用1.1以上，1.1版本以后，PyTorch加入了TensorBoard，可以讓我們看到訓(xùn)練過程中的一些數(shù)據(jù),包括一些損失函數(shù)的一些變化，對訓(xùn)練很有幫助。安裝方式，兩種都可以5.4.2PyTorch的安裝與環(huán)境配置深度學(xué)習(xí)離不開顯卡，雖然沒有顯卡對學(xué)習(xí)PyTorch并沒有影響，但使用顯卡會大大增加模型的訓(xùn)練速度。/hardware/technology/cuda/supported-gnu5.4.2PyTorch的安裝與環(huán)境配置再次打開命令行，輸入nvidia–smi查看顯卡的驅(qū)動版本。注意：9.2版本只支持396.26以上的版本5.4.2PyTorch的安裝與環(huán)境配置/進入PyTorch首頁，下拉選擇穩(wěn)定版，推薦使用1.1以上，1.1版本以后，PyTorch加入了TensorBoard,可以讓我們看到訓(xùn)練過程中的一些數(shù)據(jù),包括一些損失函數(shù)的一些變化，對訓(xùn)練很有幫助。安裝方式，兩種都可以5.4.2PyTorch的安裝與環(huán)境配置復(fù)制粘貼指令（需要首先進入要安裝的虛擬環(huán)境）5.4.2PyTorch的安裝與環(huán)境配置PyTorch的安裝復(fù)制粘貼指令5.4.2PyTorch的安裝與環(huán)境配置安裝完成,輸入piplist查看工具包中的內(nèi)容可以看到torch版本為1.3.0，已經(jīng)安裝成功5.4.2PyTorch的安裝與環(huán)境配置進入安裝好的虛擬環(huán)境后,再次輸入python查看是否安裝成功依次輸入:importtorchtorch.cuda.is_available()、如果返回的是True則代表安裝成功5.4.2PyTorch的安裝與環(huán)境配置在選擇Python編輯器的時候，我們選用PyCharm。/pycharm/5.4.2PyTorch的安裝與環(huán)境配置Pycharm分為專業(yè)版和社區(qū)版，社區(qū)版已經(jīng)完全夠我們?nèi)粘Ｊ褂昧?，并且是免費的。5.4.2PyTorch的安裝與環(huán)境配置用PyCharm打開所有的.py格式文件5.4.2PyTorch的安裝與環(huán)境配置打開PyCharm，選擇不導(dǎo)入設(shè)置5.4.2PyTorch的安裝與環(huán)境配置打開PyCharm并創(chuàng)建新的項目5.4.2PyTorch的安裝與環(huán)境配置因為我們已經(jīng)安裝過環(huán)境了，因此選擇已存在的環(huán)境，并在彈出的對話框中選擇路徑，這里的路徑是我們之間安裝Anacongda時讓大家記住的地址5.4.2PyTorch的安裝與環(huán)境配置5.4.2PyTorch的安裝與環(huán)境配置檢測PyCharm是否成功導(dǎo)入了cuda的環(huán)境，點擊PythonConsole（控制臺）5.4.2PyTorch的安裝與環(huán)境配置importtorchtorch.cuda.is_available()在對話框中輸入以下兩行，如果返回True則代表已經(jīng)配置成功5.4.2PyTorch的安裝與環(huán)境配置5.4.3PyTorch平臺上算法創(chuàng)新實例智能養(yǎng)殖借助先進的技術(shù)手段對養(yǎng)殖過程進行精細化管理，以提升生產(chǎn)效率和動物福利。我們將其可以分為訓(xùn)練集、驗證集和測試集三部分，對其進行圖像增強后進行標(biāo)注5.4.3PyTorch平臺上算法創(chuàng)新實例模型訓(xùn)練后可以在yolov5文件夾下的runs文件夾中找到本次運行的數(shù)據(jù)，其中主要包括訓(xùn)練的權(quán)重文件、類別標(biāo)簽數(shù)量、損失函數(shù)、mAP以及超參數(shù)設(shè)置記錄。5.4.3PyTorch平臺上算法創(chuàng)新實例通過增加模型中網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)或引入注意力模塊雖然可以提高模型的檢測精度，但卻會增加模型的復(fù)雜度。優(yōu)化學(xué)習(xí)率可以避免模型復(fù)雜度發(fā)生變化，但在調(diào)用訓(xùn)練速度較快的SGD優(yōu)化器時容易陷入局部最優(yōu)解的情況。為解決上述問題我們可以改進學(xué)習(xí)率衰減策略，將其命名為變周期衰減余弦退火算法，公式如下：5.4.4PyTorch與智能制造的關(guān)系數(shù)據(jù)處理與分析在生產(chǎn)過程中產(chǎn)生的原始數(shù)據(jù)往往需要經(jīng)過清洗和預(yù)處理才能用于后續(xù)的分析和建模。PyTorch提供了豐富的數(shù)據(jù)預(yù)處理功能，可以幫助我們輕松地對數(shù)據(jù)進行缺失值填充、異常值檢測和處理、數(shù)據(jù)平滑等操作。模型構(gòu)建與優(yōu)化

PyTorch提供了豐富的優(yōu)化算法，如隨機梯度下降法（StochasticGradientDescent，SGD）等，以及多種學(xué)習(xí)率調(diào)整策略，使得模型訓(xùn)練更加高效和準(zhǔn)確。在模型評估方面，Py