Habilitar o PyTorch com o DirectML no Windows

2025-05-06

O PyTorch com DirectML fornece uma maneira fácil de usar para os desenvolvedores experimentarem os modelos de IA mais recentes e maiores em seu computador Windows. Você pode baixar o PyTorch com DirectML instalando o pacote PyPi torch-directml. Depois de configurado, você pode começar com nossos exemplos ou usar o Kit de Ferramentas de IA para VS Code.

Verificar sua versão do Windows

O pacote torch-directml no Windows nativo funciona a partir do Windows 10, versão 1709 (Build 16299 ou superior). Você pode verificar o número da versão do build executando winver por meio do comando Executar (tecla de logotipo do Windows + R).

Verificar se há atualizações de driver de GPU

Verifique se você tem o driver de GPU mais recente instalado. Selecione Verificar se há atualizações na seção Windows Update do aplicativo Configurações .

Configurar o Torch-DirectML

É recomendável configurar um ambiente virtual do Python dentro do Windows. Há muitas ferramentas que você pode usar para configurar um ambiente virtual do Python. Para essas instruções, usaremos o Miniconda da Anaconda. O restante dessa configuração pressupõe que você use um ambiente Miniconda.

Configurar um ambiente do Python

Baixe e instale o instalador do Miniconda Windows em seu sistema. Há diretrizes adicionais para a instalação no site da Anaconda. Depois que o Miniconda for instalado, crie um ambiente usando Python chamado pytdml e ative-o por meio dos comandos a seguir.

conda create --name pytdml -y
conda activate pytdml

Instalar o PyTorch e o Torch-DirectML

Observação

O pacote torch-directml dá suporte a até PyTorch 2.3.1

Tudo o que é necessário para obter a instalação é instalar a versão mais recente do torch-directml executando o seguinte comando:

pip install torch-directml

Verificação e criação de dispositivo

Depois de instalar o pacote torch-directml , você pode verificar se ele é executado corretamente adicionando dois tensores. Primeiro inicie uma sessão interativa do Python e importe o Torch com as seguintes linhas:

import torch
import torch_directml
dml = torch_directml.device()

A versão atual do torch-directml é mapeada para o back-end do Torch "PrivateUse1". A API torch_directml.device() é um wrapper conveniente para enviar os seus tensores para o dispositivo DirectML.

Com o dispositivo DirectML criado, agora você pode definir dois tensores simples; um tensor que contém um 1 e outro que contém um 2. Coloque os tensores no dispositivo "dml".

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

Adicione os tensores e imprima os resultados.

dml_algebra = tensor1 + tensor2
dml_algebra.item()

Você deve ver o número 3 sendo apresentado, como no exemplo abaixo.

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

PyTorch com exemplos e comentários do DirectML

Confira nossos exemplos para ver mais usos de PyTorch com DirectML. Se você tiver problemas ou tiver comentários sobre o PyTorch com o pacote DirectML, conecte-se com nossa equipe aqui.

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