DirectML を使用した PyTorch を使用すると、DirectX 12 対応 GPU でのトレーニングと推論が可能になります。 DirectML での PyTorch はパブリック プレビュー段階であり、Windows 10 バージョン 1709 以降のネイティブ Windowsで動作します。
Windowsのバージョンを確認する
Windowsのバージョンとビルド番号を確認するには、ロゴ キー Windows + R を選択し、「winver」と入力して、[OK] を選択します。 ビルドが古い場合Windows 10バージョン 1709 以降に更新します。
GPU ドライバーの更新プログラムを確認する
Windows Updateまたはハードウェアの製造元の Web サイトから、GPU で使用可能な最新のドライバーをインストールします。
Pythonを設定する
Python環境をインストールします。 Miniconda を使用する場合は、アーキテクチャのWindows インストーラーをダウンロードして実行します。
次に、 pytorch-directmlという名前の環境を作成してアクティブ化します。
conda create --name pytorch-directml python=3.10
conda activate pytorch-directml
DirectML を使用して PyTorch をインストールする
torch-directml パッケージのインストール:
pip install torch-directml
インストールを確認する
Pythonを開始し、次のコードを実行して、DirectML デバイスに 2 つのテンソルを追加します。
import torch
import torch_directml
dml = torch_directml.device()
tensor1 = torch.tensor([1]).to(dml)
tensor2 = torch.tensor([2]).to(dml)
dml_algebra = tensor1 + tensor2
print(dml_algebra.item())
予想される出力:
3
サンプルとフィードバック
例については、 DirectML PyTorch のサンプル を参照してください。 パッケージの問題を報告したり、機能を要求したりするには、 DirectML イシュー トラッカーを使用します。