序文

PyTorch は、オープンソースの深層学習フレームワークです. 基本的な教育は、インストールと学習から始まります, ステップバイステップ.

提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考

1. Pyorch の紹介

PyTorch は、コンピュータービジョンや自然言語処理などのアプリケーションを開発するためのオープンソースのディープラーニングフレームワークです。モデルの定義、トレーニング、および分析を容易にする柔軟なプログラミングモデルを提供します。PyTorch はオブジェクト指向のプログラミングスタイルを採用しているため、ユーザーは独自のニューラルネットワーク層と損失関数を定義できます。また、ユーザーが複雑な深層学習モデルを実装するのに役立つ豊富なツールとライブラリも提供します。PyTorch は、TensorFlow などの他のフレームワークともシームレスに統合できるため、ユーザーは最高の深層学習体験を得ることができます。

2、Pyorchのインストール

由于pytorch的版本取决于使用的操作系统、Python版本和是否使用GPUそのため、最初に以下の環境を指定します:
Ubuntu20.04
python バージョンは、conda によって構築された仮想環境で自由に設定できます. python3.8.15 を例として、
このマシンの対応する GPU モデルを選択します. RTX2080TI を例として、サポートします。 CUDA11.6

1. ピップのインストール

まず、Python 3.8 と pip がインストールされていることを確認します。インストールしていない場合は、コマンドラインで次のコマンドを入力してインストールできます。

 sudo apt install python3 python3-pip

次に、PyTorch のコアライブラリと CUDA サポートをインストールします。

 pip install torch torchvision
 pip install torch torchvision cudatoolkit=11.6 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html

次に、深層学習モデルのトレーニングを加速するために Nvidia が提供するライブラリである cuDNN をインストールします。

 # 下载安装包
 wget https://developer.download.nvidia.com/compute/machine-learning/repos/ubuntu2004/x86_64/nvidia-machine-learning-repo-ubuntu2004_1.0.0-1_amd64.deb
 # 安装安装包
 sudo apt install ./nvidia-machine-learning-repo-ubuntu2004_1.0.0-1_amd64.deb
 # 更新源
 sudo apt update
 # 安装cuDNN
 sudo apt install --no-install-recommends libcudnn8=8.2.0.30-1+cuda11.6 libcudnn8-dev=8.2.0.30-1+cuda11.6

最後に、次のコードを実行して、インストールが成功したことを確認します。

 import torch
 print(torch.__version__)

インストールが成功すると、現在インストールされている PyTorch のバージョン番号が出力されます。

注: インストールプロセス中に問題が発生した場合は、PyTorch 公式 Web サイト (https://pytorch.org/get-started/locally/) のインストールガイドを参照できます。

2.コンダのインストール

まず、Python 3.8 と Conda がインストールされていることを確認します。インストールしていない場合は、コマンドラインで次のコマンドを入力してインストールできます。

 # 下载安装包
 wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
 # 安装
 bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

次に、PyTorch のコアライブラリと CUDA サポートをインストールします。

 conda install pytorch torchvision cudatoolkit=11.6 -c pytorch

次に、深層学習モデルのトレーニングを加速するために Nvidia が提供するライブラリである cuDNN をインストールします。

 # 下载安装包
 wget https://developer.download.nvidia.com/compute/machine-learning/repos/ubuntu2004/x86_64/nvidia-machine-learning-repo-ubuntu2004_1.0.0-1_amd64.deb
 # 安装安装包
 sudo apt install ./nvidia-machine-learning-repo-ubuntu2004_1.0.0-1_amd64.deb
 # 更新源
 sudo apt update
 # 安装cuDNN
 sudo apt install --no-install-recommends libcudnn8=8.2.0.30-1+cuda11.6 libcudnn8-dev=8.2.0.30-1+cuda11.6

最後に、次のコードを実行して、インストールが成功したことを確認します。

 import torch
 print(torch.__version__)

インストールが成功すると、現在インストールされている PyTorch のバージョン番号が出力されます。

注: インストールプロセス中に問題が発生した場合は、PyTorch 公式 Web サイト (https://pytorch.org/get-started/locally/) のインストールガイドを参照できます。

3.Dockerコンテナのインストール

まず、Docker がインストールされていることを確認します。インストールしていない場合は、コマンドラインで次のコマンドを入力してインストールできます。

 sudo apt install docker.io

次に、PyTorch の Docker イメージをダウンロードします。

 sudo docker pull pytorch/pytorch:1.8.1-cuda11.6-cudnn8-devel

次に、Docker コンテナーを実行します。

   sudo docker run -it pytorch/pytorch:1.8.1-cuda11.6-cudnn8-devel

Docker コンテナーに入ると、コンテナー内で PyTorch の Python コードを実行できます。

注意：使用Docker容器安装PyTorch的优点是简单、快捷，但是也有一些缺点，比如容器隔离的环境与宿主机的环境存在一定差异，如果需要使用宿主机上的文件，需要使用Docker的“挂载”功能，这需要一定的Docker知识和技巧。建议在安装PyTorch前，先了解Docker の基本的な操作方法。

要約する

PyTorch は、ディープラーニングモデルのトレーニングと予測に使用できる、オープンソースの Python ベースのディープラーニングフレームワークです。
PyTorch は、pip、Conda、Docker コンテナーなど、複数のインストール方法をサポートしています。必要に応じて適切なインストール方法を選択できます。
PyTorch をインストールした後、Python インタラクティブ環境で import torch と入力して torch.version を印刷することで、インストールが成功したことを確認できます。

Pytorch のインストール----pip、conda、Docker コンテナー

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