PyTorch

활성화 PyTorch

프레임워크의 안정적인 Conda 패키지가 출시되면 테스트 후 DLAMI에 사전 설치됩니다. 테스트되지 않은 최신 야간 구축을 실행하려는 경우 수동으로 야간 빌드 설치 PyTorch (실험용)를 수행할 수 있습니다.

현재 설치된 프레임워크를 활성화하려면 Conda를 사용하는 DLAMI에서 다음 지침을 따릅니다.

CUDA 10과 MKL-DNN을 사용하는 Python 3에서는 다음 명령을 실행합니다. PyTorch

$ source activate pytorch_p36

CUDA 10과 MKL-DNN을 사용하는 Python 2에서는 다음 명령을 실행합니다. PyTorch

$ source activate pytorch_p27

iPython 터미널을 시작합니다.

(pytorch_p36)$ ipython

빠른 프로그램을 실행합니다. PyTorch

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

출력된 최초 임의 어레이와 그 키기, 그리고 또 다른 임의 어레이가 추가된 것을 볼 수 있습니다.

야간 빌드 설치 PyTorch (실험용)

야간 PyTorch 빌드에서 설치하는 방법

Conda를 사용하여 딥 러닝 AMI의 PyTorch Conda 환경 중 하나 또는 둘 다에 최신 PyTorch 빌드를 설치할 수 있습니다.

1. • (파이썬 3을 위한 옵션) - 파이썬 3 PyTorch 환경을 활성화합니다:

     $ source activate pytorch_p36

   • (파이썬 2를 위한 옵션) - 파이썬 2 PyTorch 환경을 활성화합니다:

     $ source activate pytorch_p27

2. 나머지 단계에서는 pytorch_p36 환경을 사용하고 있다고 가정합니다. 현재 설치된 파일 제거 PyTorch:

   (pytorch_p36)$ pip uninstall torch

3. • (GPU 인스턴스용 옵션) - CUDA 10.0이 PyTorch 포함된 최신 야간 빌드를 설치합니다.

     (pytorch_p36)$ pip install torch_nightly -f https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu100/torch_nightly.html

   • (CPU 인스턴스용 옵션) - GPU가 없는 인스턴스용 최신 야간 빌드를 설치합니다. PyTorch

     (pytorch_p36)$ pip install torch_nightly -f https://download.pytorch.org/whl/nightly/cpu/torch_nightly.html

4. 최신 야간 빌드를 성공적으로 설치했는지 확인하려면 IPython 터미널을 시작하고 버전을 확인하십시오. PyTorch

   (pytorch_p36)$ ipython

   import torch
   print (torch.__version__)

   출력은 1.0.0.dev20180922와 비슷하게 인쇄됩니다.

5. PyTorch 야간 빌드가 MNIST 예제와 잘 작동하는지 확인하려면 의 예제 저장소에서 테스트 스크립트를 실행할 수 있습니다. PyTorch

   (pytorch_p36)$ cd ~
   (pytorch_p36)$ git clone https://github.com/pytorch/examples.git pytorch_examples
   (pytorch_p36)$ cd pytorch_examples/mnist
   (pytorch_p36)$ python main.py || exit 1

추가 자습서

DLAMI 홈 디렉터리의 Conda를 사용하는 DLAMI 자습서 폴더에서 더 많은 자습서를 찾을 수 있습니다. 추가 자습서 및 예제는 프레임워크의 공식 문서, PyTorch 설명서 및 웹 사이트를 참조하십시오. PyTorch

• PyTorch ONNX에서 MXNet으로 전환하는 튜토리얼

• PyTorch ONNX에서 CNTK까지 튜토리얼