Установка PyTorch¶

PyTorch — это фреймворк для языка программирования Python, предназначенный для машинного обучения. Он включает в себя набор инструментов для работы с моделями, используется в обработке естественного языка, компьютерном зрении и других похожих направлениях. Вы можете установить его на ваш сервер самостоятельно, используя данную инструкцию.

Установка PyTorch под Linux¶

Инструкция подходит для следующих операционных систем: Ubuntu 22.04 и проверена следующих версиях Python: Python 3.10.

Внимание

Если вы планируете использовать GPU-ускорение вычислений, то установите драйвера на видеокарту NVIDIA и CUDA по данной инструкции.

Устанавливаем Python:
```
sudo apt install python3.10
```
В Ubuntu 22.04 данная версия установлена по умолчанию, поэтому мы не рекомендуем ставить версию новее.
Создаем виртуальное окружение Python:
```
python3 -m venv venv
```
Активируем в данное виртуальное окружение:
```
source venv/bin/activate
```
При успешной активации в строке приглашения появится имя виртуального окружения в скобках:
```
(venv) user@49069:~$
```
Примечание

Вы можете создавать сколько угодно таких окружений и ставить в них разные библиотеки (в том числе и совместно, но иногда это может привести к конфликту).
Устанавливаем библиотеки pytorch в виртуальном окружении:
```
pip3 install torch torchvision torchaudio
```

Проверяем установку pytorch:

Для этого запускаем консоль Python командой python и в ней уже запускаем такую программу:

import torch
x = torch.rand(5, 3)
print(x)

При успешной установке вы получите следующий вывод:

(venv) user@49069:~$ python
Python 3.10.12 (main, Nov 20 2023, 15:14:05) [GCC 11.4.0] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import torch
>>> x = torch.rand(5, 3)
>>> print(x)
tensor([[0.80, 0.04, 0.6],
    [0.32, 0.59, 0.7],
    [0.8, 0.70, 0.25],
    [0.40, 0.9, 0.9],
    [0.8, 0.15, 0.5]])

Проверяем, используют ли библиотеки pytorch CUDA:

Для этого в консоли python запускаем следующую программу:
```
import torch
torch.cuda.is_available()
```
Если pythorch может работать в режиме использования GPU, то вывод будет следующий:
```
>>> import torch
>>> torch.cuda.is_available()
True
```

Для выхода из виртуального окружения Python используем команду:

deactivate