PyTorch

PyTorch 프로젝트는 딥 러닝 네트워크를 빌드하기 위한 GPU 가속 텐서 계산 및 높은 수준의 기능을 제공하는 Python 패키지입니다. 라이선스에 대한 자세한 내용은 GitHub의 PyTorch 라이선스 문서를 참조하세요.

PyTorch 모델을 모니터링하고 디버그하려면 TensorBoard를 사용하는 것이 좋습니다.

PyTorch는 Machine Learning용 Databricks Runtime에 포함되어 있습니다. Databricks Runtime을 사용하는 경우 PyTorch 설치에 대한 지침은 PyTorch 설치를 참조하세요.

참고

이 가이드는 PyTorch에 대한 포괄적인 가이드가 아닙니다. 자세한 내용은 PyTorch 웹 사이트를 참조하세요.

단일 노드 및 분산 학습

단일 컴퓨터 워크플로를 테스트하고 마이그레이션하려면 단일 노드 클러스터를 사용합니다.

딥 러닝에 대한 분산 학습 옵션은 분산 학습을 참조하세요.

예제 Notebook

PyTorch Notebook

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PyTorch 설치

ML용 Databricks Runtime

Machine Learning용 Databricks Runtime에는 PyTorch가 포함되어 있으므로 PyTorch를 사용해 클러스터를 만들고 시작할 수 있습니다. 사용 중인 Databricks Runtime ML 버전에 설치된 PyTorch 버전은 릴리스 정보를 참조하세요.

Databricks Runtime

Machine Learning용 Databricks Runtime에 포함된 PyTorch를 사용하는 것이 좋습니다. 그러나 Databricks Runtime을 사용해야 하는 경우 PyTorch를 Databricks PyPI 라이브러리로 설치할 수 있습니다. 다음 예제에서는 PyTorch 1.5.0을 설치하는 방법을 보여 줍니다.

  • GPU 클러스터에서 다음을 지정하여 pytorchtorchvision을 설치합니다.

    • torch==1.5.0
    • torchvision==0.6.0
  • CPU 클러스터에서 다음 휠 파일을 사용하여 pytorchtorchvision을 설치합니다.

    https://download.pytorch.org/whl/cpu/torch-1.5.0%2Bcpu-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl
    
    https://download.pytorch.org/whl/cpu/torchvision-0.6.0%2Bcpu-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl