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两者的相同之处： nn.xxx 和 nn.functional.xxx 的实际功能是相同的，即 nn.conv2d 和 nn.functional.conv2d 都是进行卷积， nn.dropout 和 nn.functional.dropout 都是进行dropout，。。。。。； 运行效率也是近乎相同。 nn.functional.xxx 是函数接口，而 nn.xxx 是 nn.functional.xxx 的类封装，并且 nn.xxx 都继承于一个共同祖先 nn.module. 模块初始化 第一次导入时，python 需要加载模块的所有文件，包括编译的 c/c++ 扩展和依赖项。 这会花费较多时间。 2. （1）先配置torch环境。 先打开anaconda prompt (anaconda) 下面我们分析一下anaconda prompt每一条命令行的结构。 （base）指的是当前所在的python环境是base环境。 c:usersyyf>指的是当前anaconda prompt所在的文件夹位置，我们要执行相关指令只需要在>后面输入指令，回车运行即可。 你用官网上的pip命令安装试试，我是cuda11.6的，如图。 最初用官网的conda命令安装之后，torch.cuda.is_available ()显示false。 又用pip 安装了一遍，最后成功了。 广州泊飞信息科技有限公司 运维工程师 在 python 中，库的首次导入速度特别慢，尤其是像 torch 这样的库，通常有以下几个原因： 1.

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（1）先配置torch环境。 先打开anaconda prompt (anaconda) 下面我们分析一下anaconda prompt每一条命令行的结构。 （base）指的是当前所在的python环境是base环境。 c:usersyyf>指的是当前anaconda prompt所在的文件夹位置，我们要执行相关指令只需要在>后面输入指令，回车运行即可。 广州泊飞信息科技有限公司 运维工程师 在 python 中，库的首次导入速度特别慢，尤其是像 torch 这样的库，通常有以下几个原因： 1. 模块初始化 第一次导入时，python 需要加载模块的所有文件，包括编译的 c/c++ 扩展和依赖项。 这会花费较多时间。 2. 两者的相同之处： nn.xxx 和 nn.functional.xxx 的实际功能是相同的，即 nn.conv2d 和 nn.functional.conv2d 都是进行卷积， nn.dropout 和 nn.functional.dropout 都是进行dropout，。。。。。； 运行效率也是近乎相同。 nn.functional.xxx 是函数接口，而 nn.xxx 是 nn.functional.xxx 的类封装，并且 nn.xxx 都继承于一个共同祖先 nn.module. 你用官网上的pip命令安装试试，我是cuda11.6的，如图。 最初用官网的conda命令安装之后，torch.cuda.is_available ()显示false。 又用pip 安装了一遍，最后成功了。

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（1）先配置torch环境。 先打开anaconda prompt (anaconda) 下面我们分析一下anaconda prompt每一条命令行的结构。 （base）指的是当前所在的python环境是base环境。 c:usersyyf>指的是当前anaconda prompt所在的文件夹位置，我们要执行相关指令只需要在>后面输入指令，回车运行即可。 你用官网上的pip命令安装试试，我是cuda11.6的，如图。 最初用官网的conda命令安装之后，torch.cuda.is_available ()显示false。 又用pip 安装了一遍，最后成功了。 两者的相同之处： nn.xxx 和 nn.functional.xxx 的实际功能是相同的，即 nn.conv2d 和 nn.functional.conv2d 都是进行卷积， nn.dropout 和 nn.functional.dropout 都是进行dropout，。。。。。； 运行效率也是近乎相同。 nn.functional.xxx 是函数接口，而 nn.xxx 是 nn.functional.xxx 的类封装，并且 nn.xxx 都继承于一个共同祖先 nn.module. 模块初始化 第一次导入时，python 需要加载模块的所有文件，包括编译的 c/c++ 扩展和依赖项。 这会花费较多时间。 2. 广州泊飞信息科技有限公司 运维工程师 在 python 中，库的首次导入速度特别慢，尤其是像 torch 这样的库，通常有以下几个原因： 1.