Instalar e configurar o PyTorch

No estágio anterior deste tutorial, discutimos os conceitos básicos do PyTorch e os pré-requisitos para usá-lo para criar um modelo de machine learning. Aqui, vamos instalá-lo em seu computador.

Obter o PyTorch

Primeiro, configure um ambiente do Python.

É recomendável configurar um ambiente virtual do Python dentro do Windows, usando o Anaconda como um gerenciador de pacotes. O restante desta configuração pressupõe que você esteja usando um ambiente do Anaconda.

1. Baixe e instale o Anaconda aqui. Selecione Anaconda 64-bit installer for Windows Python 3.8.

Importante

Lembre-se de instalar o Python 3.x. Atualmente, o PyTorch no Windows dá suporte apenas ao Python 3.x; não há suporte para o Python 2.x.

Depois que a instalação for concluída, verifique as versões do Anaconda e do Python.

2. Abra o gerenciador do Anaconda em Iniciar – Anaconda3 – Prompt do Anaconda PowerShell e teste suas versões:

Você pode verificar sua versão do Python executando o seguinte comando: python –-version

Você pode verificar sua versão do Anaconda executando o seguinte comando: conda –-version

Agora, você pode instalar o pacote PyTorch de binários por meio do Conda.

3. Navegue até https://pytorch.org/.

Selecione os detalhes relevantes da instalação do PyTorch:

• Build do PyTorch – estável.
• Seu sistema operacional – Windows
• Pacote – Conda
• Linguagem – Python
• Plataforma de Computação – CPU ou escolha sua versão do Cuda. Neste tutorial, você treinará e usará um modelo de inferência na CPU, mas também poderá usar uma GPU Nvidia.

4. Abra o gerenciador do Anaconda e execute o comando conforme especificado nas instruções de instalação.

conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch

5. Confirme e conclua a extração dos pacotes necessários.

Vamos verificar a instalação do PyTorch executando o código PyTorch de exemplo para construir um tensor inicializado aleatoriamente.

6. Abra o Anaconda PowerShell Prompt e execute o comando a seguir.

python

Depois, insira o seguinte código:

import torch 

x = torch.rand(2, 3) 

print(x)

A saída deve ser um tensor 5x3 aleatório. Os números serão diferentes, mas devem ser semelhantes aos abaixo.

Observação

Quer aprender mais? Visite o site oficial do PyTorch

Próximas etapas

Agora que instalamos o PyTorch, estamos prontos para configurar os dados do nosso modelo.