Windows üzerinde DirectML ile PyTorch'i 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 Döküm Araç Seti'ni kullanabilirsiniz.

Windows sürümünüzü denetleyin

Yerel Windows torch-directml paketi, Windows 10, sürüm 1709 (Derleme 16299 veya üzeri) ile başlayarak çalışır. winver komutu (Windows logo tuşu + R) aracılığıyla çalıştırarak derleme sürüm numaranızı deleyebilirsiniz.

GPU sürücü güncelleştirmelerini denetleme

En son GPU sürücüsünün yüklü olduğundan emin olun. Windows Ayarlar bölümündeki Windows Update kısmında Güncellemeleri denetle öğesini seçin.

Torch-DirectML'ı Ayarla

Windows içinde bir sanal Python ortamı ayarlamanızı öneririz. Sanal Python ortamı ayarlamak için kullanabileceğiniz birçok araç vardır; bu yönergeler için Anaconda'nın Miniconda kullanacağız. Bu kurulumun geri kalanında bir Miniconda ortamı kullandığınız varsayılır.

Python ortamı ayarlama

sisteminize Miniconda Windows yükleyicisi indirip yükleyin. Anaconda'nın sitesinde kurulum için ek yönergeler vardır. Miniconda yüklendikten sonra pytdml adlı Python kullanarak bir ortam 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. Önce etkileşimli bir Python oturumu başlatın ve Torch'u 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.