PyTorch

Activation PyTorch

Lorsqu'un package Conda stable d'un framework est publié, il est testé et préinstallé sur le DLAMI. Si vous voulez exécuter la dernière génération nocturne non testée, vous pouvez PyTorchInstall's Nightly Build (expérimental) manuellement.

Pour activer le framework actuellement installé, suivez ces instructions sur votre AMI Deep Learning avec Conda.

Pour PyTorch Python 3 avec CUDA et MKL-DNN, exécutez cette commande :

$ source activate pytorch_p310

Démarrez le terminal iPython.

(pytorch_p310)$ ipython

Lancez un PyTorch programme rapide.

import torch
x = torch.rand(5, 3)
print(x)
print(x.size())
y = torch.rand(5, 3)
print(torch.add(x, y))

Vous devriez voir le tableau aléatoire initial imprimé, puis sa taille, puis l'ajout d'un autre tableau aléatoire.

PyTorchInstall's Nightly Build (expérimental)

Comment procéder à l'installation PyTorch à partir d'une version nocturne

Vous pouvez installer la dernière PyTorch version dans l'un des environnements PyTorch Conda ou dans les deux sur votre AMI Deep Learning avec Conda.

1. • (Option pour Python 3) - Activez l' PyTorch environnement Python 3 :

     $ source activate pytorch_p310

2. Les étapes restantes partent du principe que vous utilisez l'environnement pytorch_p310. Supprimez le fichier actuellement installé PyTorch :

   (pytorch_p310)$ pip uninstall torch

3. • (Option pour les instances GPU) - Installez la dernière version nocturne de PyTorch CUDA.0 :

     (pytorch_p310)$ pip install torch_nightly -f https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu100/torch_nightly.html

   • (Option pour les instances de processeur) - Installez la dernière version nocturne de PyTorch pour les instances sans GPUs :

     (pytorch_p310)$ pip install torch_nightly -f https://download.pytorch.org/whl/nightly/cpu/torch_nightly.html

4. Pour vérifier que vous avez correctement installé la dernière version nocturne, démarrez le IPython terminal et vérifiez la version de PyTorch.

   (pytorch_p310)$ ipython

   import torch
   print (torch.__version__)

   Vous devez obtenir une sortie imprimée similaire à 1.0.0.dev20180922

5. Pour vérifier que la version PyTorch nocturne fonctionne correctement avec l'exemple MNIST, vous pouvez exécuter un script de test à partir PyTorch du référentiel d'exemples :

   (pytorch_p310)$ cd ~
   (pytorch_p310)$ git clone https://github.com/pytorch/examples.git pytorch_examples
   (pytorch_p310)$ cd pytorch_examples/mnist
   (pytorch_p310)$ python main.py || exit 1

Autres didacticiels

Pour d'autres didacticiels et exemples, reportez-vous à la documentation officielle du framework, à la PyTorch documentation et au PyTorchsite Web.