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PyTorch FAQ

PyTorch ist ein Open-Source-Deep-Learning-Framework zur Entwicklung und Bereitstellung von neuronalen Netzwerken.

PyTorch verwendet dynamische Berechnungsgraphen, während andere Frameworks wie TensorFlow statische Graphen verwenden. PyTorch ermöglicht eine flexible und intuitive Modellentwicklung.

PyTorch bietet eine einfache Modellentwicklung, GPU-Beschleunigung, eine aktive Entwicklergemeinschaft und umfangreiche Tools und Bibliotheken.

PyTorch verwendet Python als Hauptprogrammiersprache.

Ja, PyTorch bietet starke Unterstützung für GPU-Berechnungen durch Integration mit CUDA.

Ja, PyTorch bietet vortrainierte Modelle, die als Ausgangspunkt für spezifischere Anwendungen dienen können.

PyTorch bietet Datenlader, die das Einladen und Vorverarbeiten von Trainingsdaten erleichtern.

PyTorch bietet verschiedene Optimierungsalgorithmen, einschließlich Stochastic Gradient Descent (SGD).

Ja, PyTorch bietet Data-Augmentation-Techniken, um den Trainingsdatensatz künstlich zu erweitern.

PyTorch bietet Metriken und Werkzeuge zur Modellbewertung und -validierung.

Ja, PyTorch hat eine aktive Entwicklergemeinschaft, die zur Weiterentwicklung und Unterstützung des Frameworks beiträgt.

PyTorch wird von verschiedenen Unternehmen und Projekten weltweit verwendet, darunter Facebook, Uber, Nvidia und viele mehr.

Ja, PyTorch bietet Tools und Bibliotheken, die für NLP-Anwendungen verwendet werden können.

Ja, PyTorch bietet Funktionen und vortrainierte Modelle für Computer Vision-Anwendungen wie Bildklassifizierung und Objekterkennung.

Ja, es gibt eine Vielzahl von Online-Tutorials, Dokumentationen und Beispielen, um PyTorch zu erlernen und zu nutzen.

Ja, PyTorch kann auch auf CPUs ausgeführt werden, obwohl GPUs für rechenintensive Aufgaben empfohlen werden.

Ja, PyTorch kann in Produktionsumgebungen eingesetzt werden. Es bietet Tools und Funktionen für das Modell-Deployment.

PyTorch bietet verschiedene Funktionen zur Skalierung, einschließlich der Unterstützung von Multi-GPU- und verteiltem Training.

Ja, verschiedene Unternehmen bieten kommerziellen Support für PyTorch an.

Ja, PyTorch bietet eine nahtlose Integration mit anderen Frameworks wie TensorFlow und ONNX.

Ja, PyTorch ist auch für Anfänger geeignet, da es eine gute Dokumentation und viele Lernressourcen gibt.

Ja, PyTorch bietet automatische Differentiation, was das Training und die Anpassung von Modellen erleichtert.

Ja, PyTorch unterstützt mobile Bereitstellungen und kann auf mobilen Geräten wie Smartphones und Tablets verwendet werden.

PyTorch kann über Pip oder Conda installiert werden. Es gibt auch vorkompilierte Pakete für verschiedene Betriebssysteme.

Ja, PyTorch ist kostenlos und Open-Source. Es kann frei verwendet, modifiziert und weitergegeben werden.

Sie auch folgende Tutorials:

Ein umfassendes Tutorial zur Installation und Verwendung von PyTorch auf Ubuntu 22.04 Server

| News-Entwürfe

Lernen Sie, wie Sie PyTorch auf einem Ubuntu 22.04 Server installieren und einrichten können. Entdecken Sie die Schritte zur erfolgreichen Installation, die Konfiguration der Entwicklungsumgebung und die Verwendung von PyTorch für Deep-Learning-Modelle.

Die Installation von PyTorch unter Ubuntu 22.04 Server erfordert einige Schritte, um sicherzustellen, dass alle erforderlichen Abhängigkeiten und Konfigurationen vorhanden sind. Hier ist eine Schritt-für-Schritt-Anleitung, um PyTorch auf einem Ubuntu 22.04 Server zu installieren:

1. Aktualisieren Sie das System: Öffnen Sie ein Terminal und führen Sie die folgenden Befehle aus, um das System zu aktualisieren und sicherzustellen, dass alle Pakete auf dem neuesten Stand sind:

sudo apt update && sudo apt upgrade

2. Installieren Sie die erforderlichen Abhängigkeiten: PyTorch hat einige Abhängigkeiten, die vor der Installation installiert sein müssen. Führen Sie den folgenden Befehl aus, um die erforderlichen Pakete zu installieren:

sudo apt install python3-pip python3-dev

3. Installieren Sie PyTorch: PyTorch kann über Pip installiert werden. Führen Sie den folgenden Befehl aus, um PyTorch zu installieren:

pip3 install torch torchvision

Dieser Befehl installiert PyTorch und die torchvision-Bibliothek für Computer Vision-Aufgaben.

Ausgabe: 
Collecting torch
  Downloading torch-2.0.1-cp310-cp310-manylinux1_x86_64.whl (619.9 MB)
     ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 619.9/619.9 MB 1.1 MB/s eta 0:00:00
Collecting torchvision
  Downloading torchvision-0.15.2-cp310-cp310-manylinux1_x86_64.whl (6.0 MB)
     ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 6.0/6.0 MB 89.5 MB/s eta 0:00:00
Collecting nvidia-cudnn-cu11==8.5.0.96
  Downloading nvidia_cudnn_cu11-8.5.0.96-2-py3-none-manylinux1_x86_64.whl (557.1                                                                                                 MB)
     ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 557.1/557.1 MB 1.3 MB/s eta 0:00:00
Collecting nvidia-cublas-cu11==11.10.3.66
  Downloading nvidia_cublas_cu11-11.10.3.66-py3-none-manylinux1_x86_64.whl (317.1 MB)
     ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 317.1/317.1 MB 2.3 MB/s eta 0:00:00
Collecting networkx
  Downloading networkx-3.1-py3-none-any.whl (2.1 MB)
     ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 2.1/2.1 MB 93.8 MB/s eta 0:00:00
Collecting nvidia-cufft-cu11==10.9.0.58
  Downloading nvidia_cufft_cu11-10.9.0.58-py3-none-manylinux1_x86_64.whl (168.4 MB)
     ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 168.4/168.4 MB 17.6 MB/s eta 0:00:00
Collecting nvidia-cusparse-cu11==11.7.4.91
  Downloading nvidia_cusparse_cu11-11.7.4.91-py3-none-manylinux1_x86_64.whl (173.2 MB)
     ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 173.2/173.2 MB 4.0 MB/s eta 0:00:00
Collecting nvidia-nccl-cu11==2.14.3
  Downloading nvidia_nccl_cu11-2.14.3-py3-none-manylinux1_x86_64.whl (177.1 MB)
     ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 177.1/177.1 MB 3.9 MB/s eta 0:00:00
Collecting nvidia-cuda-runtime-cu11==11.7.99
  Downloading nvidia_cuda_runtime_cu11-11.7.99-py3-none-manylinux1_x86_64.whl (849 kB)
     ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 849.3/849.3 KB 75.5 MB/s eta 0:00:00
Collecting filelock
  Downloading filelock-3.12.2-py3-none-any.whl (10 kB)
Collecting sympy
  Downloading sympy-1.12-py3-none-any.whl (5.7 MB)
     ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 5.7/5.7 MB 59.5 MB/s eta 0:00:00
Collecting jinja2
  Downloading Jinja2-3.1.2-py3-none-any.whl (133 kB)
     ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 133.1/133.1 KB 43.4 MB/s eta 0:00:00
Collecting nvidia-curand-cu11==10.2.10.91
  Downloading nvidia_curand_cu11-10.2.10.91-py3-none-manylinux1_x86_64.whl (54.6 MB)
     ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 54.6/54.6 MB 38.6 MB/s eta 0:00:00
Collecting nvidia-cusolver-cu11==11.4.0.1
  Downloading nvidia_cusolver_cu11-11.4.0.1-2-py3-none-manylinux1_x86_64.whl (102.6 MB)
     ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 102.6/102.6 MB 15.1 MB/s eta 0:00:00
Collecting nvidia-cuda-nvrtc-cu11==11.7.99
  Downloading nvidia_cuda_nvrtc_cu11-11.7.99-2-py3-none-manylinux1_x86_64.whl (21.0 MB)
     ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 21.0/21.0 MB 67.8 MB/s eta 0:00:00
Collecting typing-extensions
  Downloading typing_extensions-4.6.3-py3-none-any.whl (31 kB)
Collecting triton==2.0.0
  Downloading triton-2.0.0-1-cp310-cp310-manylinux2014_x86_64.manylinux_2_17_x86_64.whl (63.3 MB)
     ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 63.3/63.3 MB 37.5 MB/s eta 0:00:00
Collecting nvidia-nvtx-cu11==11.7.91
  Downloading nvidia_nvtx_cu11-11.7.91-py3-none-manylinux1_x86_64.whl (98 kB)
     ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 98.6/98.6 KB 47.4 MB/s eta 0:00:00
Collecting nvidia-cuda-cupti-cu11==11.7.101
  Downloading nvidia_cuda_cupti_cu11-11.7.101-py3-none-manylinux1_x86_64.whl (11.8 MB)
     ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 11.8/11.8 MB 91.6 MB/s eta 0:00:00
Requirement already satisfied: wheel in /usr/lib/python3/dist-packages (from nvidia-cublas-cu11==11.10.3.66->torch) (0.37.1)
Requirement already satisfied: setuptools in /usr/lib/python3/dist-packages (from nvidia-cublas-cu11==11.10.3.66->torch) (59.6.0)
Collecting cmake
  Downloading cmake-3.26.4-py2.py3-none-manylinux2014_x86_64.manylinux_2_17_x86_64.whl (24.0 MB)
     ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 24.0/24.0 MB 64.3 MB/s eta 0:00:00
Collecting lit
  Downloading lit-16.0.5.post0.tar.gz (138 kB)
     ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 138.1/138.1 KB 65.9 MB/s eta 0:00:00
  Preparing metadata (setup.py) ... done
Collecting numpy
  Downloading numpy-1.24.3-cp310-cp310-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl (17.3 MB)
     ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 17.3/17.3 MB 90.2 MB/s eta 0:00:00
Collecting pillow!=8.3.*,>=5.3.0
  Downloading Pillow-9.5.0-cp310-cp310-manylinux_2_28_x86_64.whl (3.4 MB)
     ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 3.4/3.4 MB 107.3 MB/s eta 0:00:00
Requirement already satisfied: requests in /usr/lib/python3/dist-packages (from torchvision) (2.25.1)
Collecting MarkupSafe>=2.0
  Downloading MarkupSafe-2.1.3-cp310-cp310-manylinux_2_17_x86_64.manylinux2014_x86_64.whl (25 kB)
Collecting mpmath>=0.19
  Downloading mpmath-1.3.0-py3-none-any.whl (536 kB)
     ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 536.2/536.2 KB 96.8 MB/s eta 0:00:00
Building wheels for collected packages: lit
  Building wheel for lit (setup.py) ... done
  Created wheel for lit: filename=lit-16.0.5.post0-py3-none-any.whl size=88273 sha256=1489bc327ccb28c70b7029705bdcc00651dc41379900fa27ba6e727e3da69604
  Stored in directory: /root/.cache/pip/wheels/1a/24/92/1e1c9e37be8411a7c7c18a4c54962f5d0a75c56bab4a6f7f57
Successfully built lit
Installing collected packages: mpmath, lit, cmake, typing-extensions, sympy, pillow, nvidia-nvtx-cu11, nvidia-nccl-cu11, nvidia-cusparse-cu11, nvidia-curand-cu11, nvidia-cufft-cu11, nvidia-cuda-runtime-cu11, nvidia-cuda-nvrtc-cu11, nvidia-cuda-cupti-cu11, nvidia-cublas-                                         cu11, numpy, networkx, MarkupSafe, filelock, nvidia-cusolver-cu11, nvidia-cudnn-cu11, jinja2, triton, torch, torchvision
Successfully installed MarkupSafe-2.1.3 cmake-3.26.4 filelock-3.12.2 jinja2-3.1.2 lit-16.0.5.post0 mpmath-1.3.0 networkx-3.1 numpy-1.24.3 nvidia-cublas-cu11-11.10.3.66 nvidia-cuda-cupti-cu11-11.7.101 nvidia-cuda-nvrtc-cu11-11.7.99 nvidia-cuda-runtime-cu11-11.7.99 nvidia-cudnn-cu11-8.5.0.96 nvidia-cufft-cu11-10.9.0.58 nvidia-curand-cu11-10.2.10.91 nvidia-cusolver-cu11-11.4.0.1 nvidia-cusparse-cu11-11.7.4.91 nvidia-nccl-cu11-2.14.3 nvidia-nvtx-cu11-11.7.91 pillow-9.5.0 sympy-1.12 torch-2.0.1 torchvision-0.15.2 triton-2.0.0 typing-extensions-4.6.3

4. Überprüfen Sie die Installation: Um sicherzustellen, dass PyTorch erfolgreich installiert wurde, können Sie einen einfachen Test durchführen. Erstellen Sie ein neues Python-Skript:

nano test.py

Fügen Sie den folgenden Code hinzu:

import torch

x = torch.tensor([1, 2, 3])
print(x)

Speichern Sie das Skript und führen Sie es aus:

python3 <skriptname>.py

Wenn PyTorch korrekt installiert ist, sollten Sie den erstellten Tensorwert ohne Fehlerausgaben sehen.

Mit diesen Schritten haben Sie PyTorch erfolgreich auf Ihrem Ubuntu 22.04 Server installiert. Sie können nun mit der Entwicklung von Deep-Learning-Modellen mit PyTorch auf Ihrem Server beginnen.