Habilitación de PyTorch con DirectML en Windows

PyTorch con DirectML proporciona una manera fácil de usar para que los desarrolladores prueben los modelos de inteligencia artificial más recientes y mejores en su máquina Windows. Puede descargar PyTorch con DirectML instalando el paquete PyPi torch-directml . Una vez configurado, puede empezar con nuestros ejemplos o usar Foundry Toolkit for VS Code.

Comprobación de la versión de Windows

El paquete torch-directml en Windows nativo funciona a partir de Windows 10, versión 1709 (compilación 16299 o posterior). Para comprobar el número de versión de compilación, ejecute winver a través del comando Run (clave de logotipo de Windows + R).

Buscar actualizaciones de controladores de GPU

Asegúrese de que tiene instalado el controlador de GPU más reciente. Seleccione Check for updates en la sección Windows Update de Windows Settings.

Configuración de Torch-DirectML

Se recomienda configurar un entorno de Python virtual dentro de Windows. Hay muchas herramientas que puede usar para configurar un entorno de Python virtual; para estas instrucciones, usaremos Miniconda. El resto de esta configuración supone que usa un entorno de Miniconda.

Configuración de un entorno de Python

Descargue e instale el instalador de Miniconda Windows en el sistema. Hay instrucciones adicionales para la configuración en el sitio de Anaconda. Una vez instalado Miniconda, cree un entorno con Python denominado pytdml y actívelo a través de los siguientes comandos.

conda create --name pytdml -y
conda activate pytdml

Instalación de PyTorch y Torch-DirectML

Nota:

El paquete torch-directml admite hasta PyTorch 2.3.1

Todo lo que es necesario para obtener la instalación es instalar la versión más reciente de torch-directml mediante la ejecución del siguiente comando:

pip install torch-directml

Comprobación y creación de dispositivos

Una vez que haya instalado el paquete torch-directml , puede comprobar que se ejecuta correctamente agregando dos tensores. En primer lugar, inicie una sesión interactiva de Python e importe Torch con las líneas siguientes:

import torch
import torch_directml
dml = torch_directml.device()

La versión actual de torch-directml se asigna al back-end de Torch "PrivateUse1". La API torch_directml.device() es un contenedor cómodo para enviar los tensores al dispositivo DirectML.

Con el dispositivo DirectML creado, ahora puede definir dos tensores simples; un tensor que contiene 1 y otro que contiene 2. Coloque los tensores en el dispositivo "dml".

tensor1 = torch.tensor([1]).to(dml) # Note that dml is a variable, not a string!
tensor2 = torch.tensor([2]).to(dml)

Agregue los tensores y imprima los resultados.

dml_algebra = tensor1 + tensor2
dml_algebra.item()

Deberías ver que se muestra el número 3, como en el ejemplo siguiente.

>>> import torch
>>> tensor1 = torch.tensor([1]).to(dml)
>>> tensor2 = torch.tensor([2]).to(dml)
>>> dml_algebra = tensor1 + tensor2
>>> dml_algebra.item()
3

PyTorch con ejemplos y comentarios de DirectML

Consulte nuestros ejemplos para ver más usos de PyTorch con DirectML. Si tiene problemas o tiene comentarios sobre el paquete PyTorch con DirectML, conéctese con nuestro equipo aquí.