Artificial Intelligence

Cài đặt PyTorch: Hướng dẫn từ cơ bản đến nâng cao

Posted on by Dục Đoàn Trình
Rate this post

PyTorch là một framework mã nguồn mở và mạnh mẽ dành cho việc phát triển các mô hình học sâu (deep learning). Nó được phát triển bởi Facebook AI Research và sử dụng ngôn ngữ lập trình Python. PyTorch cung cấp một giao diện linh hoạt và dễ sử dụng cho việc xây dựng và huấn luyện các mạng nơ-ron (neural networks) phức tạp.

Dưới đây là một số đặc điểm và ưu điểm chính của PyTorch:

  1. Tính động (Dynamic): PyTorch sử dụng tính động để xây dựng các mạng nơ-ron. Điều này cho phép người dùng linh hoạt thay đổi cấu trúc mô hình và thực hiện các phép tính trên dữ liệu trong quá trình chạy, giúp tăng khả năng mô hình hoạt động và giảm thời gian phát triển.
  2. Dễ sử dụng: PyTorch có cú pháp dễ hiểu và gần gũi với Python, giúp người dùng dễ dàng thực hiện các phép tính và thao tác với dữ liệu. Nó cung cấp các lớp và hàm đơn giản để xây dựng và huấn luyện mô hình học sâu.
  3. Tích hợp tốt với Python và NumPy: PyTorch tương thích tốt với Python và hỗ trợ tích hợp dữ liệu và phép tính với NumPy, thư viện phổ biến cho tính toán khoa học. Điều này giúp người dùng tiếp cận dễ dàng các thư viện và công cụ hỗ trợ khác.
  4. Tích hợp mạnh mẽ với GPU: PyTorch tận dụng tối đa sức mạnh xử lý song song của GPU để tăng tốc độ huấn luyện mô hình. Nó cung cấp một giao diện đơn giản để chuyển đổi các tensor và mô hình sang GPU để tận dụng sức mạnh tính toán song song.
  5. Cộng đồng hỗ trợ lớn: PyTorch có một cộng đồng rộng lớn và năng động, với nhiều tài liệu, ví dụ và tài nguyên học tập được chia sẻ công khai. Điều này giúp người dùng nhanh chóng giải quyết vấn đề và tìm kiếm sự hỗ trợ từ người dùng khác.

Các bài viết liên quan:

Để cài đặt, bạn cần đáp ứng các điều kiện tiên quyết phù hợp với trình quản lý gói của bạn. Chúng tôi khuyên bạn nên sử dụng trình quản lý gói Anaconda vì nó cài đặt tất cả các phần phụ thuộc.

Cài đặt PyTorch trên hệ điều hành Windows

Để cài đặt PyTorch trên hệ điều hành Windows, bạn có thể làm theo các bước sau:

Bước 1: Kiểm tra phiên bản Python Trước khi cài đặt PyTorch, hãy đảm bảo rằng bạn đã cài đặt Python trên hệ thống của mình. Kiểm tra phiên bản Python bằng cách mở Command Prompt và chạy lệnh sau:

python --version

Nếu Python chưa được cài đặt, bạn có thể tải xuống và cài đặt Python từ trang web chính thức của Python.

Bước 2: Cài đặt PyTorch qua pip PyTorch có thể được cài đặt thông qua pip, trình quản lý gói mặc định của Python. Mở Command Prompt và chạy lệnh sau để cài đặt PyTorch:

pip install torch torchvision

Lệnh trên sẽ cài đặt PyTorch và torchvision, một thư viện hỗ trợ xử lý ảnh và video trong PyTorch.

Bước 3: Kiểm tra cài đặt Để kiểm tra xem PyTorch đã được cài đặt thành công, mở một trình biên dịch Python như Jupyter Notebook hoặc IDLE và nhập các dòng sau:

import torch

print(torch.__version__)

Nếu phiên bản PyTorch hiện ra mà không có lỗi, điều đó có nghĩa là PyTorch đã được cài đặt thành công.

Đó là cách cài đặt PyTorch trên hệ điều hành Windows. Hãy đảm bảo tuân thủ các bước trên để cài đặt PyTorch thành công và bắt đầu phát triển các ứng dụng học sâu trên nền tảng PyTorch.

Cài đặt PyTorch qua Anaconda

Để cài đặt PyTorch qua Anaconda trên hệ điều hành Windows, bạn có thể làm theo các bước sau:

Bước 1: Tải xuống và cài đặt Anaconda

  • Truy cập trang web chính thức của Anaconda tại địa chỉ: https://www.anaconda.com/products/individual
  • Tải xuống bản phù hợp với hệ điều hành Windows và phiên bản Python mà bạn đang sử dụng (thường là Python 3.x).
  • Chạy file cài đặt Anaconda đã tải xuống và làm theo hướng dẫn trên màn hình để hoàn thành quá trình cài đặt. Lưu ý chọn “Add Anaconda to my PATH environment variable” (Thêm Anaconda vào biến môi trường PATH) trong quá trình cài đặt.

Bước 2: Tạo môi trường ảo (optional)

  • Mở Anaconda Prompt (Start menu > Anaconda > Anaconda Prompt).
  • Để tạo một môi trường ảo mới, chạy lệnh sau:
conda create --name myenv

Trong đó “myenv” là tên bạn muốn đặt cho môi trường ảo. Bạn cũng có thể chỉ định phiên bản Python bằng cách thêm tham số python=x.x (ví dụ: conda create --name myenv python=3.8).

Bước 3: Kích hoạt môi trường ảo (nếu đã tạo)

  • Chạy lệnh sau để kích hoạt môi trường ảo:
conda activate myenv

Trong đó “myenv” là tên môi trường ảo bạn đã tạo ở bước trước.

Bước 4: Cài đặt PyTorch và torchvision

  • Chạy lệnh sau để cài đặt PyTorch và torchvision thông qua conda:
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=xx.x -c pytorch

Trong đó “xx.x” là phiên bản CUDA Toolkit mà bạn đang sử dụng. Nếu bạn không sử dụng GPU hoặc không có CUDA Toolkit, bạn có thể bỏ qua phần -cudatoolkit=xx.x.

Bước 5: Kiểm tra cài đặt

  • Để kiểm tra xem PyTorch đã được cài đặt thành công, mở một trình biên dịch Python như Jupyter Notebook hoặc IDLE và nhập các dòng sau:
import torch

print(torch.__version__)

Nếu phiên bản PyTorch hiện ra mà không có lỗi, điều đó có nghĩa là PyTorch đã được cài đặt thành công.

Đó là cách cài đặt PyTorch qua Anaconda trên hệ điều hành Windows. Bạn có thể tuân thủ các bước trên

Cài đặt PyTorch trên hệ điều hành macOS

Để cài đặt PyTorch trên hệ điều hành macOS, bạn có thể làm theo các bước sau:

Bước 1: Cài đặt Anaconda (tuỳ chọn)

  • Đầu tiên, bạn có thể cài đặt Anaconda để quản lý môi trường Python. Truy cập trang web chính thức của Anaconda tại địa chỉ: https://www.anaconda.com/products/individual
  • Tải xuống bản phù hợp với hệ điều hành macOS và phiên bản Python mà bạn đang sử dụng (thường là Python 3.x).
  • Chạy file cài đặt Anaconda đã tải xuống và làm theo hướng dẫn trên màn hình để hoàn thành quá trình cài đặt. Lưu ý chọn “Add Anaconda to my PATH environment variable” (Thêm Anaconda vào biến môi trường PATH) trong quá trình cài đặt.

Bước 2: Mở Terminal

  • Mở Terminal trên macOS bằng cách tìm kiếm “Terminal” trong Spotlight hoặc vào Applications > Utilities > Terminal.

Bước 3: Tạo môi trường ảo (tuỳ chọn)

  • Nếu bạn muốn tạo môi trường ảo để cài đặt PyTorch, chạy lệnh sau trong Terminal:
conda create --name myenv

Trong đó “myenv” là tên bạn muốn đặt cho môi trường ảo. Bạn cũng có thể chỉ định phiên bản Python bằng cách thêm tham số python=x.x (ví dụ: conda create --name myenv python=3.8).

Bước 4: Kích hoạt môi trường ảo (nếu đã tạo)

  • Chạy lệnh sau để kích hoạt môi trường ảo:
conda activate myenv

Trong đó “myenv” là tên môi trường ảo bạn đã tạo ở bước trước.

Bước 5: Cài đặt PyTorch và torchvision

  • Chạy lệnh sau để cài đặt PyTorch và torchvision thông qua conda:
conda install pytorch torchvision -c pytorch

Bước 6: Kiểm tra cài đặt

  • Để kiểm tra xem PyTorch đã được cài đặt thành công, mở một trình biên dịch Python như Jupyter Notebook hoặc IDLE và nhập các dòng sau:
import torch

print(torch.__version__)

Nếu phiên bản PyTorch hiện ra mà không có lỗi, điều đó có nghĩa là PyTorch đã được cài đặt thành công.

Đó là cách cài đặt PyTorch trên hệ điều hành macOS.

Xem thêm Testing Perceptron Model trong Pytorch

Cài đặt PyTorch trên hệ điều hành Linux

Để cài đặt PyTorch trên hệ điều hành Linux, bạn có thể làm theo các bước sau:

Bước 1: Cài đặt Python

  • Kiểm tra xem hệ thống của bạn đã có Python cài đặt chưa bằng cách mở Terminal và chạy lệnh sau:
python3 --version
  • Nếu Python chưa được cài đặt, bạn có thể cài đặt nó bằng gói quản lý gói của hệ điều hành Linux. Ví dụ:
    • Ubuntu hoặc Debian:sudo apt update sudo apt install python3 CentOS hoặc Fedora:
    sudo dnf install python3

Bước 2: Cài đặt pip

  • Cài đặt pip, trình quản lý gói Python, bằng cách chạy các lệnh sau trong Terminal:
curl https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py -o get-pip.py
sudo python3 get-pip.py

Bước 3: Cài đặt PyTorch

  • Sử dụng pip để cài đặt PyTorch. Chạy lệnh sau trong Terminal:
pip install torch torchvision
  • Nếu bạn muốn cài đặt phiên bản PyTorch tương thích với CUDA (nếu hệ thống của bạn có GPU hỗ trợ CUDA), bạn có thể sử dụng lệnh sau:
pip install torch torchvision torchtext torchaudio --pre -f https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu113/torch_nightly.html

Bước 4: Kiểm tra cài đặt

  • Để kiểm tra xem PyTorch đã được cài đặt thành công, mở một trình biên dịch Python như Jupyter Notebook hoặc IDLE và nhập các dòng sau:
import torch

print(torch.__version__)
  • Nếu phiên bản PyTorch hiện ra mà không có lỗi, điều đó có nghĩa là PyTorch đã được cài đặt thành công.

Đó là cách cài đặt PyTorch trên hệ điều hành Linux. Bạn có thể tuân thủ các bước trên để cài đặt PyTorch thành công trên hệ điều hành Linux của bạn.

Kiểm tra cài đặt và xác nhận

Để kiểm tra xem PyTorch đã được cài đặt và xác nhận, bạn có thể thực hiện các bước sau:

  1. Mở một trình biên dịch Python như Jupyter Notebook, IDLE hoặc Terminal.
  2. Nhập các dòng sau để kiểm tra phiên bản PyTorch:
import torch

print(torch.__version__)

Nếu PyTorch đã được cài đặt thành công, phiên bản của nó sẽ được in ra màn hình.

  1. Bạn cũng có thể thử import thêm một số module từ PyTorch để xác nhận:
import torch
import torchvision

# Kiểm tra import thành công

Nếu không có lỗi nào xảy ra khi import các module từ PyTorch, điều đó cho thấy cài đặt PyTorch đã hoàn thành và thành công.

Nếu bạn không gặp phải lỗi và phiên bản PyTorch được hiển thị, điều đó có nghĩa là PyTorch đã được cài đặt và xác nhận thành công trên hệ điều hành của bạn.

Xem thêm Gradient với PyTorch

Trả lời

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *

Contact Me on Zalo
Call now