Установка и настройка PyTorch
На предыдущем этапе работы с этим учебником мы обсуждали основы PyTorch и предварительные требования, которые нужно выполнить, чтобы иметь возможность использовать эту библиотеку при создании модели машинного обучения. Выполняя действия этой статьи, мы установим ее на вашем компьютере.
Получение PyTorch
Во-первых, необходимо настроить среду Python.
Мы рекомендуем настроить виртуальную среду Python в Windows, используя в качестве диспетчера пакетов платформу Anaconda. Далее в командах установки предполагается, что вы используете среду Anaconda.
- Установите Anaconda, скачав здесь. Выберите
Anaconda 64-bit installer for Windows Python 3.8.
Важно!
Не забудьте установить Python 3.x. В настоящее время PyTorch в Windows поддерживает только Python 3.x; Python 2.x не поддерживается.
После завершения установки проверьте версии Anaconda и Python.
- Откройте диспетчер Anaconda, перейдя к разделу "Start (Запуск) — Anaconda3 — Anaconda PowerShell Prompt", и протестируйте свои версии:
Проверить версию Python можно с помощью следующей команды: python –-version
Проверить версию Anaconda можно с помощью следующей команды: conda –-version
Теперь вы можете установить пакет PyTorch из двоичных файлов с помощью Conda.
- Перейдите к https://pytorch.org/.
Выберите соответствующие сведения об установке PyTorch:
- Сборка PyTorch — стабильная.
- Ваша ОС — Windows
- Пакет — Conda
- Язык — Python
- Платформа вычислений — ЦП или выберите свою версию Cuda. Выполняя действия в этом учебнике, вы будете обучать и выводить модель на ЦП, но вы также можете использовать графический процессор Nvidia.
- Откройте диспетчер Anaconda и выполните команду, как указано в инструкциях по установке.
conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch
- Подтвердите и завершите извлечение необходимых пакетов.
Давайте проверим установку PyTorch, выполнив пример кода PyTorch для создания случайно инициализированного тензора.
- Откройте Anaconda PowerShell Prompt и выполните следующую команду.
python
Затем введите следующий код:
import torch
x = torch.rand(2, 3)
print(x)
В качестве вывода должен отображатся случайный тензор 5x3. Числа будут отличаться, однако результат должен выглядеть примерно так, как показано ниже.
Примечание.
Хотите узнать больше? Посетите официальный веб-сайт PyTorch.
Дальнейшие действия
Теперь, установив PyTorch, мы можем перейти к настройке данных для нашей модели.