在线 Python PyTorch 免费编译器 - Python

如果你是一个程序员，特别是一个 Python 开发人员，你一定知道有多么重要的一个工具是 PyTorch。它是一个强大的机器学习库，可以让你轻松地创建、训练、测试和优化深度学习模型。

但是，有时候你需要在一台没有安装 PyTorch 的计算机上执行代码。或者，你可能不想在自己的计算机上安装 PyTorch，因为你需要使用一个不同版本的 PyTorch，或者你不想在自己的计算机上安装任何东西。

在这种情况下，你可以使用在线 Python PyTorch 免费编译器。它可以让你无需搭建环境，就可以在任何地方和任何时间编写和执行 PyTorch 代码。

特点

• 免费
• 在线使用，无需下载或搭建环境
• 强大的 PyTorch 开发体验
• 支持 Jupyter Notebook 格式

使用方式

1. 访问 https://www.python.org/ 或 https://colab.research.google.com/。这是两个最受欢迎的在线 Python 代码编辑器之一。
2. 开始编写 PyTorch 代码。你可以使用已有的代码或者按照 PyTorch 官方文档编写自己的代码。
3. 保存你的代码并运行。在 colab 中，你可以点击 Runtime -> Run all 或者 Ctrl+F9 来运行所有代码，而在 Python.org 中，你可以点击 Run 或者按下 F5 键来运行你的代码。
4. 收获你的结果。你可以在输出栏中看到你的代码输出的结果。

代码片段

以下是一个简单的使用 PyTorch 进行图片分类的例子：

# 导入 PyTorch 和 torchvision 库
import torch
import torchvision

# 定义模型
model = torchvision.models.resnet18(pretrained=True)
model.eval()

# 定义图片的预处理
transform = torchvision.transforms.Compose([
    torchvision.transforms.Resize(256),
    torchvision.transforms.CenterCrop(224),
    torchvision.transforms.ToTensor(),
    torchvision.transforms.Normalize(
        mean=[0.485, 0.456, 0.406],
        std=[0.229, 0.224, 0.225]
    ),
])

# 加载图片
image_path = "path/to/your/image.jpg"
image = torchvision.datasets.folder.default_loader(image_path)
image_tensor = transform(image).unsqueeze(0)

# 预测
output = model(image_tensor)
_, predicted = torch.max(output, 1)

# 输出结果
print("Predicted:", predicted)

这个例子展示了如何使用 PyTorch 对一张图进行分类。它使用了一个简单的预训练模型 resnet18 和一组预处理步骤来处理图片，并输出结果。你可以在在线 Python PyTorch 编译器中运行这个例子，以便了解如何使用 PyTorch 来处理深度学习问题。