Установка и настройка PyTorch на компьютере
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.
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.
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.
conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch
Давайте проверим установку PyTorch, выполнив пример кода PyTorch для создания случайно инициализированного тензора.
Затем введите следующий код:
import torch x = torch.rand(2, 3) print(x)
В качестве вывода должен отображатся случайный тензор 5×3. Числа будут отличаться, однако результат должен выглядеть примерно так, как показано ниже.
Next Steps
Теперь, установив PyTorch, мы можем перейти к настройке данных для нашей модели.
Install and configure PyTorch on your machine.
In the previous stage of this tutorial, we discussed the basics of PyTorch and the prerequisites of using it to create a machine learning model. Here, we’ll install it on your machine.
Get PyTorch
First, you’ll need to setup a Python environment.
We recommend setting up a virtual Python environment inside Windows, using Anaconda as a package manager. The rest of this setup assumes you use an Anaconda environment.
Be aware to install Python 3.x. Currently, PyTorch on Windows only supports Python 3.x; Python 2.x is not supported.
After the installation is complete, verify your Anaconda and Python versions.
You can check your Python version by running the following command: python –-version
You can check your Anaconda version by running the following command: conda –-version
Now, you can install PyTorch package from binaries via Conda.
Select the relevant PyTorch installation details:
- PyTorch build – stable.
- Your OS – Windows
- Package – Conda
- Language – Python
- Compute Platform – CPU, or choose your version of Cuda. In this tutorial, you will train and inference model on CPU, but you could use a Nvidia GPU as well.
conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch
Let’s verify PyTorch installation by running sample PyTorch code to construct a randomly initialized tensor.
Next, enter the following code:
import torch x = torch.rand(2, 3) print(x)
The output should be a random 5×3 tensor. The numbers will be different, but it should look similar to the below.
Interested in learning more? Visit the PyTorch official website
Next Steps
Now that we’ve installed PyTorch, we’re ready to set up the data for our model.
Feedback
Submit and view feedback for
How to Install PyTorch in Anaconda with Conda or Pip
PyTorch is an opensource machine learning framework that allows developers to build and train neural networks It is widely used in the data science community due to its flexibility and ease of use PyTorch can be installed using Anaconda a popular distribution of the Python programming language that is widely used in data science
PyTorch is an open-source machine learning framework that allows developers to build and train neural networks. It is widely used in the data science community due to its flexibility and ease of use. PyTorch can be installed using Anaconda, a popular distribution of the Python programming language that is widely used in data science.
In this blog post, we will explore two methods for installing PyTorch in Anaconda: using Conda and using Pip. We will discuss the advantages and disadvantages of each method, as well as the steps required to install PyTorch using each method.
Need a straightforward way to install PyTorch in Anaconda? Saturn Cloud provides an easy-to-use environment to handle your data science installations. Join for free today.
Method 1: Installing PyTorch with Conda
Conda is a package manager that is widely used in the data science community. It allows developers to easily install and manage packages, dependencies, and environments. Installing PyTorch with Conda is straightforward and can be done in a few simple steps.
- Open the Anaconda Prompt or Terminal.
- Create a new conda environment for PyTorch using the following command:
conda create --name pytorch_env
conda activate pytorch_env
conda install pytorch torchvision torchaudio -c [pytorch](https://saturncloud.io/glossary/pytorch)
import torch print(torch.__version__)
Method 2: Installing PyTorch with Pip
Pip is another popular package manager that is widely used in the Python community. It allows developers to easily install and manage Python packages and dependencies. Installing PyTorch with Pip is also straightforward and can be done in a few simple steps.
- Open the Anaconda Prompt or Terminal.
- Create a new conda environment for PyTorch using the following command:
conda create --name pytorch_env
conda activate pytorch_env
pip install torch torchvision torchaudio
import torch print(torch.__version__)
Need a straightforward way to install PyTorch in Anaconda? Saturn Cloud provides an easy-to-use environment to handle your data science installations. Join for free today.
Conclusion
In this blog post, we have explored two methods for installing PyTorch in Anaconda: using Conda and using Pip. Both methods are straightforward and can be done in a few simple steps. While Conda is the recommended method for installing PyTorch, Pip is also a viable option. The choice of method depends on your specific needs and preferences.
Regardless of the method you choose, it is important to verify the installation by running a simple Python script that imports PyTorch. This will ensure that PyTorch is installed correctly and that you can start building and training neural networks using this powerful machine learning framework.