PyTorch'u yükleme ve yapılandırma

Bu öğreticinin önceki aşamasında PyTorch'un temellerini ve bunu kullanarak makine öğrenmesi modeli oluşturma önkoşullarını ele aldık. Burada makinenize yükleyeceğiz.

PyTorch'ı edinin

Bu öğreticide, modelinizi CPU’da eğitmek ve çalıştırmak için 64 bit Windows’ta bir Anaconda ortamı kullanılır. Öğreticinin ilerleyen bölümlerindeki Windows ML uygulaması için Windows 10 sürüm 1809 (derleme 17763) veya daha yeni bir sürümü gerekir. Bu adımlar için GPU veya CUDA gerekmez.

Önemli

Bu, eski bir eğitimdir. Adımlar, aşağı akış eğitimini ve ONNX dışarı aktarma kodunu yükseltmek yerine özgün yükleme örneklerinde gösterilen Python 3.8 ve PyTorch 1.7.1 paket sürümlerini korur. Python 3.8 artık desteklenmiyor ve PyTorch, sürüm 2.6'dan itibaren resmi Conda paketlerini yayımlamayı durdurdu. Üretim ortamını değil, bu ortamı yeniden oluşturmak için ayrı bir test makinesi veya sanal makine kullanın. Yeni projeler için geçerli PyTorch yükleme kılavuzunu izleyin; yeni paketler bu öğreticiyle doğrulanmaz.

  1. Anaconda yükleyici arşivinden 64 bit Windows yükleyicisini Anaconda3-2020.11-Windows-x86_64.exe indirin ve test makinenize yükleyin. Anaconda 2020.11, Python 3.8.5'i ve öğreticinin devamında kullanılan veri çözümleme paketlerini içerir.

    Python 3.8 Windows yükleyicisini gösteren Arşivlenmiş Anaconda indirme sayfası.

  2. Başlangıç > Anaconda3 > Anaconda PowerShell İstemi'ni açın. Python ve Conda sürümlerinizi denetleyin:

    python --version
conda --version

    Devam etmeden önce Python sürüm 3.8'i bildirdiğini doğrulayın.

    Python ve Conda sürümlerini görüntüleyen Anaconda PowerShell İstemi.

  3. > yönergelerini gözden geçirin. Bu öğretici, mevcut kararlı sürüm seçicisi yerine Windows, Conda, Python ve CPU seçeneklerini kullanır. CUDA derlemeleri uyumlu NVIDIA GPU'ları için kullanılabilir, ancak GPU kurulumu bu yordamın bir parçası değildir.

    Windows, Conda, Python ve CUDA içermeyen geçmiş PyTorch 1.7.1 seçicisi.

  4. Aynı Anaconda PowerShell İstemi'nde CPU paketlerini yükleyin. Sürümler, daha yeni bir PyTorch sürümü seçmekten kaçınmak için sabitlenir:

    conda install pytorch==1.7.1 torchvision==0.8.2 torchaudio==0.7.2 cpuonly -c pytorch

    PyTorch 1.7.1'in CPU derlemesini ve yardımcı paketlerini listeleyen Anaconda paket planı.

    Ekran görüntüleri geçmişe dönük örneklerdir; Python sürümleri ve sabitlenmemiş komutları farklılık gösterebilir. Metindeki komutları izleyin.

  5. Paket planını gözden geçirin, istendiğinde girin y ve yüklemenin tamamlanmasını bekleyin. Conda eski paketleri çözemiyorsa, en son PyTorch sürümünü bunun yerine kullanmayın ve öğreticinin sonraki adımlarının uyumlu olduğunu varsaymayın.

  6. Aynı istemde Python başlatın:

    python

    Rastgele başlatılan bir tensor oluşturmak için aşağıdaki kodu girin:

    import torch

x = torch.rand(2, 3)

print(x)

    Çıkış rastgele bir 2x3 tensor (iki satır ve üç sütun) olmalıdır. Sayılarınız farklılık gösterir, ancak şeklin şu örnekle eşleşmesi gerekir:

    tensor([[0.5343, 0.7362, 0.8390],
        [0.4758, 0.2399, 0.1936]])

    Python iki satır ve üç sütun içeren bir tensor yazdırma.

    Anaconda PowerShell İstemi'ne geri dönmek için exit() girin. Öğreticinin sonraki aşamasında Python yorumlayıcısını seçtiğinizde aynı Anaconda ortamını kullanın.

Uyarı

Daha fazla bilgi edinmek istiyor musunuz? PyTorch resmi web sitesini ziyaret edin.

Sonraki Adımlar

PyTorch'u yüklediğimize göre modelimiz için verileri ayarlamaya hazırız.

  • Son güncelleştirme: