WSL 2'de DirectML ile PyTorch'u etkinleştirme

DirectML ile PyTorch, geliştiricilerin Windows makinelerinde en son ve en iyi yapay zeka modellerini denemesi için kullanımı kolay bir yol sağlar. Torch-directml PyPi paketini yükleyerek DirectML ile PyTorch'u indirebilirsiniz. Kurulumdan sonra örneklerimizle başlayabilir veya VS Code için AI Araç Seti'ni kullanabilirsiniz.

Windows sürümünüzü denetleme

Linux için Windows Alt Sistemi (WSL) 2'deki torch-directml paketi, Windows 11 (Derleme 22000 veya üzeri) ile başlar. winver komutu (Windows logo tuşu + R) aracılığıyla çalıştırarak derleme sürüm numaranızı de kontrol edebilirsiniz.

GPU sürücü güncelleştirmelerini denetleme

En son GPU sürücüsünün yüklü olduğundan emin olun. Windows Ayarları'nınWindows Update bölümünde Güncelleştirmeleri denetle'yi seçin.

Torch-DirectML'ı Ayarla

WSL 2'yi yükleme

Linux için Windows Alt Sistemi (WSL) 2'yi yüklemek için WSL yükleme başlığı altındaki yönergelere bakın.

ArdındanREADME.md GitHub deposundaki dosyadaki yönergeleri izleyerek WSL GUI sürücüsünü yükleyin.

Python ortamı ayarlama

WSL 2 içinde bir sanal Python ortamı ayarlamanızı öneririz. Sanal Python ortamı ayarlamak için kullanabileceğiniz birçok araç vardır. Bu konuda Anaconda'nın Miniconda'sını kullanacağız. Bu kurulumun geri kalanında bir Miniconda ortamı kullandığınız varsayılır.

Anaconda'nın sitesindeki Linux yükleyici yönergelerini izleyerek veya WSL 2'de aşağıdaki komutları çalıştırarak Miniconda'yı yükleyin.

wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh 
bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

Miniconda yüklendikten sonra pytdml adlı bir Python ortamı oluşturun ve aşağıdaki komutlarla etkinleştirin:

conda create --name pytdml -y
conda activate pytdml

PyTorch ve Torch-DirectML yükleme

Uyarı

Torch-directml paketi PyTorch 2.3.1'e kadar destekler

Kurulumu almak için gereken tek şey, aşağıdaki komutu çalıştırarak torch-directml'nin en son sürümünü yüklemektir:

pip install torch-directml

Doğrulama ve Cihaz Oluşturma

torch-directml paketini yükledikten sonra, iki tensor ekleyerek doğru çalıştığını doğrulayabilirsiniz. İlk olarak etkileşimli bir Python oturumu başlatın ve torch'ı aşağıdaki satırlarla içeri aktarın:

import torch
import torch_directml
dml = torch_directml.device()

Torch-directml'nin geçerli sürümü "PrivateUse1" Torch arka ucuna eşlenmiştir. torch_directml.device() API'si, tensorlarınızı DirectML cihazına göndermek için kullanışlı bir sarmalayıcıdır.

DirectML cihazı oluşturulduktan sonra iki basit tensor tanımlayabilirsiniz; 1 içeren bir tensor ve 2 içeren başka bir tensor. Tensorları "dml" cihazına yerleştirin.

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

Tensorları bir araya ekleyin ve sonuçları yazdırın.

dml_algebra = tensor1 + tensor2
dml_algebra.item()

Aşağıdaki örnekte olduğu gibi 3 sayısını çıktı olarak görmelisiniz.

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

DirectML örnekleri ve geri bildirim içeren PyTorch

DirectML ile PyTorch'un daha fazla kullanımlarını görmek için örneklerimize göz atın. Sorunlarla karşılaşırsanız veya DirectML ile PyTorch paketiyle ilgili geri bildiriminiz varsa lütfen buradan ekibimize bağlanın.