几年前，笔者自学了几课机器学习，但没有涉及深度学习。最近开始看一下PyTorch的一些用法，顺便也了解一下深度学习。所以，从这篇开始，将会发布几篇关于使用PyTorch深度学习的笔记。
另外，公司发的新笔记本里居然有一块GPU, 8GB显存的 NVIDIA RTX A2000, 不知道算中端还是低端，但反正跑起来确实比CPU强多了（见下面程序）。
本篇笔记是来源于一个网上的课程的第一章，讲的是PyTorch以及Jupyter的安装。不过笔者加了一些基础知识，以及几个不同环境下的自己做的实验在里面，另外还加了一个CPU v.s. GPU 的程序性能比拼实验。蛮有意思吧。所以最后写下来，已经和原来的课程内容有较大的不同了。

Chapter 1. Install PyTorch & Jupyter Notebook

1.1 Upgrade pip

本步骤不是必须的。

version 2x.x.x, 21 is for python3, 20 is still python2

sudo pip install --upgrade pip

1.2 Install Pytorch and Jupyter

Step 1. Install virtualenv

virtualenv 是为了解决Python package版本依赖混乱的问题而建立的一个独立的Python运行环境。
安装命令如下：

pip install virtualenv

Step 2. Create virtualenv

For Linux

mkdir ~/TestAI
cd ~/TestAI

# -p is to specify Python version 
~/.local/bin/virtualenv -p /usr/bin/python3 venv

# Or just the command below 
# virtualenv -p /usr/bin/python3 venv 

ls ~/TestAI/venv 

For Windows

mkdir TestAI
cd TestAI

virtualenv venv 

dir TestAI\venv 

Step 3. Activate virtualenv

For Linux

cd ~/TestAI

source venv/bin/activate

For Windows

cd TestAI 

venv/Scripts/activate 

Step 4. Install PyTorch

CPU version for Linux

pip install torch==1.9.0+cpu torchvision==0.10.0+cpu torchaudio==0.9.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

CPU version for Mac & Windows

pip install torch torchvision torchaudio

GPU version on Windows

1. Download CUDA toolkit from here
   https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
   For example, download CUDA11.3

2. Access: https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

3. Download the following whl file
   https://download.pytorch.org/whl/cu113/torch-1.12.1%2Bcu113-cp310-cp310-win_amd64.whl

4. In virtual env, run:

pip install "C:\Users\<username>\Downloads\torch-1.12.1+cu113-cp310-cp310-win_amd64.whl"

5. Verify the installation

>>> import torch
>>> torch.cuda.is_available()
>>> True

GPU version on Linux (not verified)

Run

pip install torch==1.9.0+cu111 torchvision==0.10.0+cu111 torchaudio==0.9.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

Step 5. Test whether installation is successful

$python
>>> import torch
>>>
>>> torch.cuda.is_available()

Step 6. Exit virtualenv

Run this command in virtualenv

deactivate

Step 7. Install Jupyter Notebook

Jupyter Notebook 是一个开源的 Web 应用。它能够让你创建和分享包含可执行代码、可视化结构和文字说明的文档。

In virutalenv, run:

pip install jupyter

Run on Windows, enter into virtualenv, then,

jupyter notebook

Then Web Browser will open jupyter home page locally.

结束: 连按2次 Ctrl+C

1.3 比较 CPU 和 GPU 的计算效率

运行以下程序：

import time 
import torch 

rows = 20000
cols = 20000

a = torch.rand(rows, cols)
b = torch.rand(rows, cols)

beg = time.time_ns()
c = a.matmul(b)
end = time.time_ns()

# about 30 seconds 
print("Time elapsed %.2f seconds" % ((end-beg)/1e9))

a1 = a.cuda()
b1 = b.cuda()

beg = time.time_ns()
c1 = a1.matmul(b1)
end = time.time_ns()

# less than 1 second
print("Time elapsed %.2f seconds" % ((end-beg)/1e9))

运行结果如下：

Time elapsed 31.31 seconds
Time elapsed 0.60 seconds

所以，做上面的矩阵相乘运算，GPU的效率是CPU的52倍： 31.3 / 0.6 = 52

（完）