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PyTorch
正在激活 PyTorch
发布稳定的 Conda 框架包时,会对其进行测试并预先安装在. DLAMI 如果您希望运行最新的、未经测试的每日构建版本,您可以手动Install PyTorch 的夜间构建(实验版)。
要激活当前安装的框架,请按照AMI使用 Conda 进行深度学习中的以下说明进行操作。
对于带有CUDA和 MKL-的 Pyth PyTorch on 3DNN,请运行以下命令:
$
source activate pytorch_p310
启动终 iPython 端。
(pytorch_p310)$
ipython
运行一个快速 PyTorch 程序。
import torch x = torch.rand(5, 3) print(x) print(x.size()) y = torch.rand(5, 3) print(torch.add(x, y))
您应该会看到系统输出初始随机数组,然后输出大小,然后添加另一个随机数组。
Install PyTorch 的夜间构建(实验版)
如何 PyTorch 从夜间版本中安装
你可以在使用 Conda 进行深度学习AMI的任一或两 PyTorch 个 Conda 环境中安装最新 PyTorch 版本。
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(Python 3 的选项)-激活 Python 3 PyTorch 环境:
$
source activate pytorch_p310
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-
其余步骤假定您使用的是
pytorch_p310
环境。移除当前安装的 PyTorch:(pytorch_p310)$
pip uninstall torch -
(GPU实例可选)-使用 CUDA .0 安装最新的夜 PyTorch 间版本:
(pytorch_p310)$
pip install torch_nightly -f https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu100/torch_nightly.html -
(CPU实例可选)-为不GPUs带以下选项的 PyTorch 实例安装最新的夜间版本:
(pytorch_p310)$
pip install torch_nightly -f https://download.pytorch.org/whl/nightly/cpu/torch_nightly.html
-
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要验证您是否已成功安装最新的夜间版本,请启动IPython终端并检查的版本。 PyTorch
(pytorch_p310)$
ipythonimport torch print (torch.__version__)
输出应类似于以下内容:
1.0.0.dev20180922
-
要验证 PyTorch 夜间构建是否适用于该MNIST示例,您可以从 PyTorch的示例存储库中运行测试脚本:
(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
更多教程
有关更多教程和示例,请参阅该框架的官方PyTorch 文档