PyTorch

のアクティブ化 PyTorch

フレームワークの安定した Conda パッケージがリリースされると、テストされ、 にプリインストールされますDLAMI。テストされていない最新のナイトリービルドを実行する場合は、手動で「 PyTorchのナイトリービルドをインストールする (実験的）」ことができます。

現在インストールされているフレームワークをアクティブ化するには、 Deep Learning AMI with Conda の手順に従ってください。

Python 3 PyTorch で CUDAと MKL- を使用する場合DNN、次のコマンドを実行します。

$ source activate pytorch_p310

iPython ターミナルを起動します。

(pytorch_p310)$ ipython

クイック PyTorch プログラムを実行します。

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

最初のランダムな配列が出力された後、そのサイズが出力され、次に別のランダムな配列が追加で出力されます。

PyTorchのナイトリービルドをインストールする (実験的）

ナイトリービルド PyTorch から をインストールする方法

Deep Learning AMI with Conda の Conda PyTorch 環境のいずれかまたは両方に最新の PyTorch ビルドをインストールできます。

1. • (Python 3 のオプション) - Python 3 PyTorch 環境をアクティブ化します。

     $ source activate pytorch_p310

2. 残りの手順は、pytorch_p310 環境を使用していることを前提としています。現在インストールされている を削除します PyTorch。

   (pytorch_p310)$ pip uninstall torch

3. • （GPUインスタンスのオプション) - CUDA.0 PyTorch で の最新夜間ビルドをインストールします。

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

   • （CPUインスタンスのオプション) - を使用しないインスタンス PyTorch には、 の最新の夜間ビルドをインストールしますGPUs。

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

4. 最新の夜間ビルドが正常にインストールされたことを確認するには、IPythonターミナルを起動し、 のバージョンを確認します PyTorch。

   (pytorch_p310)$ ipython

   import torch
   print (torch.__version__)

   出力は 1.0.0.dev20180922 のように表示されます。

5. PyTorch 夜間ビルドがMNIST例とうまく機能することを確認するには、 PyTorchのサンプルリポジトリからテストスクリプトを実行します。

   (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

他のチュートリアル

その他のチュートリアルと例については、フレームワークの公式ドキュメント、PyTorch ドキュメント、ウェブサイトを参照してくださいPyTorch。