PyTorch

激活 PyTorch

当框架的稳定 Conda 程序包发布时，它会在 DLAMI 上进行测试并预安装。如果您希望运行最新的、未经测试的每日构建版本，您可以手动安装 PyTorch 的每日构建版本（试验）。

要激活当前安装的框架，请按照这些有关带 Conda 的深度学习 AMI 的说明进行操作。

对于具有 CUDA 和 MKL-DNN 的 Python 3 上的 PyTorch，运行以下命令：


$ source activate pytorch_p310

启动 iPython 终端。


(pytorch_p310)$ ipython

运行快速 PyTorch 程序。


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

您应该会看到系统输出初始随机数组，然后输出大小，然后添加另一个随机数组。

安装 PyTorch 的每日构建版本（试验）

如何从每日构建安装 PyTorch

您可以将最新的 PyTorch 构建版本安装到带 Conda 的深度学习 AMI 上的任一或两个 PyTorch Conda 环境中。

- （适用于 Python 3 的选项）- 激活 Python 3 PyTorch 环境：
```
$ source activate pytorch_p310
```
其余步骤假定您使用的是 pytorch_p310 环境。删除当前安装的 PyTorch：
```
(pytorch_p310)$ pip uninstall torch
```

（适用于 GPU 实例的选项）：使用 CUDA.0 安装最新的 PyTorch 夜间构建版本：


(pytorch_p310)$ pip install torch_nightly -f https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu100/torch_nightly.html

（适用于 CPU 实例的选项）- 对于不使用 GPU 的实例，安装最新的 PyTorch 每日构建版本：
```
(pytorch_p310)$ pip install torch_nightly -f https://download.pytorch.org/whl/nightly/cpu/torch_nightly.html
```

要验证您已成功安装最新的每日构建版本，请启动 IPython 终端并检查 PyTorch 版本。
```
(pytorch_p310)$ ipython
```
```
import torch
print (torch.__version__)
```
输出应类似于以下内容：1.0.0.dev20180922

要验证 PyTorch 每日构建版本是否适用于 MNIST 示例，您可以从 PyTorch 的示例存储库运行测试脚本：


(pytorch_p310)$ cd ~
(pytorch_p310)$ git clone https://github.com/pytorch/examples.git pytorch_examples
(pytorch_p310)$ cd pytorch_examples/mnist
(pytorch_p310)$ python main.py || exit 1

PyTorch

激活 PyTorch

安装 PyTorch 的每日构建版本（试验）

如何从每日构建安装 PyTorch

更多教程