Ch&agrave;o mừng c&aacute;c bạn đến với b&agrave;i viết thứ hai trong loạt b&agrave;i về&nbsp;<a href="../../../lap-trinh-neural-network-voi-pytorch-deep-learning-voi-pytorch/" target="_blank" rel="noopener">Lập Tr&igrave;nh Neural Network Với Pytorch</a>. B&agrave;i viết n&agrave;y sẽ giới thiệu đến c&aacute;c bạn về điều kiện ti&ecirc;n quyết cần thiết để c&agrave;i đặt pytorch v&agrave; thực hiện c&agrave;i đặt n&oacute;. Kh&ocirc;ng v&ograve;ng vo nữa, ch&uacute;ng ta bắt đầu th&ocirc;i.
<h3 class="section-heading" style="text-align: justify;">C&agrave;i Đặt PyTorch Với Anaconda V&agrave; Conda</h3>
<img style="width: 100%;" src="http://tek4vn.2soft.top/public_files/capture-139-png-1" alt="Capture-139" />
Bắt đầu với PyTorch rất dễ d&agrave;ng.&nbsp;T&ugrave;y chọn tốt nhất được đề xuất l&agrave; sử dụng tr&igrave;nh quản l&yacute; package Anaconda Python.
Với Anaconda, thật dễ d&agrave;ng để tải v&agrave; quản l&yacute; Python, Jupyter Notebook v&agrave; c&aacute;c package kh&aacute;c thường được sử dụng cho t&iacute;nh to&aacute;n khoa học v&agrave; khoa học dữ liệu, như PyTorch!
H&atilde;y xem qua c&aacute;c bước:
<ol style="text-align: justify;">
<li><a href="https://www.anaconda.com/products/individual" target="_blank" rel="noopener">Tải xuống v&agrave; c&agrave;i đặt Anaconda</a> (Lựa chọn phi&ecirc;n bản python mới nhất).</li>
<li>Truy cập v&agrave;o trang web của <a href="https://pytorch.org/" target="_blank" rel="noopener">Pytorch</a>&nbsp;chọn install v&agrave; t&igrave;m đến&nbsp;START LOCALLY.</li>
<li>Chỉ định c&aacute;c t&ugrave;y chọn cấu h&igrave;nh th&iacute;ch hợp cho m&ocirc;i trường cụ thể của bạn.</li>
<li>Chạy lệnh được hiển thị tại&nbsp;Run this Command để&nbsp;c&agrave;i đặt pytorch.</li>
</ol>
V&iacute; dụ, giả sử ch&uacute;ng ta c&oacute; cấu h&igrave;nh sau:
<img style="width: 100%;" src="../../../public_files/1643b0ad-81f2-4fb3-b506-42ac039e0222" alt="cai-dat-pytorch-lap-trinh-neural-network-voi-pytorch-bai-2-1" />
Trong trường hợp n&agrave;y, ch&uacute;ng ta c&oacute; lệnh c&agrave;i đặt như sau:
<pre class="language-python"><code>conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=10.1 -c pytorch</code></pre>
Lưu &yacute; rằng trong lệnh n&agrave;y ch&uacute;ng ta đang c&agrave;i đặt cả PyTorch v&agrave; Torchvision.&nbsp;Ngo&agrave;i ra, kh&ocirc;ng cần c&agrave;i đặt CUDA ri&ecirc;ng bởi v&igrave; phần mềm CUDA cần thiết sẽ được c&agrave;i đặt c&ugrave;ng với PyTorch nếu bạn đ&atilde; chọn phi&ecirc;n bản CUDA ở bước 3.&nbsp;Tất cả những g&igrave; ch&uacute;ng ta cần l&agrave;m l&agrave; chọn một phi&ecirc;n bản CUDA ph&ugrave; hợp nếu ch&uacute;ng ta c&oacute; GPU Nvidia được hỗ trợ tr&ecirc;n hệ thống của m&igrave;nh.
<img style="width: 100%;" src="../../../public_files/60b3141f-04ab-4d8b-afe2-ab1b6849f9bd" alt="cai-dat-pytorch-lap-trinh-neural-network-voi-pytorch-bai-2-2" />
<h3 class="section-heading" style="text-align: justify;">Jupyter Notebook V&agrave; VS Code (T&ugrave;y Chọn)</h3>
Trong loạt b&agrave;i n&agrave;y, ch&uacute;ng ta sẽ sử dụng phần mềm sau để viết v&agrave;&nbsp;debugging code:
<ul style="text-align: justify;">
<li><a href="https://code.visualstudio.com/">Visual Studio Code</a></li>
<li><a href="https://jupyter.org/">Jupyter Notebook</a></li>
</ul>
<h3 style="text-align: justify;">X&aacute;c Minh C&agrave;i Đặt Pytorch</h3>
Để x&aacute;c minh xem ta đ&atilde; c&agrave;i đặt Pytorch th&agrave;nh c&ocirc;ng chưa, ch&uacute;ng ta sẽ thực hiện điều n&agrave;y trong một&nbsp;notebook. h&atilde;y tạo một thư mục pytorch v&agrave; đặt mọi thứ trong thư mục n&agrave;y.
C&aacute;c bước x&aacute;c minh:
<ol style="text-align: justify;">
<li>Để sử dụng Pytorch: import torch</li>
<li>Để kiểm tra phi&ecirc;n bản:&nbsp;torch.__version__</li>
</ol>
B&acirc;y giờ, để x&aacute;c minh GPU của hệ thống, ta sử dụng:&nbsp;torch.cuda.is_available()&nbsp;v&agrave; kiểm tra phi&ecirc;n bản của CUDA.
<img style="width: 100%;" src="../../../public_files/1cdda826-9a33-4aa2-8430-437d0d780e8a" alt="cai-dat-pytorch-lap-trinh-neural-network-voi-pytorch-bai-2-3" />
Nếu lệnh gọi torch.cuda.is_available () của bạn trả về False, c&oacute; thể l&agrave; do bạn chưa c&agrave;i đặt GPU Nvidia được hỗ trợ tr&ecirc;n hệ thống của m&igrave;nh.&nbsp;Tuy nhi&ecirc;n, kh&ocirc;ng bắt buộc phải d&ugrave;ng GPU để sử dụng PyTorch đ&acirc;u.&nbsp;Ch&uacute;ng ta vẫn c&oacute; thể thu được kết quả kh&aacute; tốt trong một khoảng thời gian hợp l&yacute; ngay cả khi kh&ocirc;ng c&oacute; GPU.&nbsp;Nếu bạn muốn kiểm tra xem GPU Nvidia của m&igrave;nh c&oacute; hỗ trợ CUDA hay kh&ocirc;ng, bạn c&oacute; thể kiểm tra xem <a href="https://developer.nvidia.com/cuda-gpus" target="_blank" rel="noopener">tại đ&acirc;y</a>.
<h3 style="text-align: justify;">Kết Luận</h3>
Trong b&agrave;i viết n&agrave;y ch&uacute;ng ta đ&atilde; c&ugrave;ng nhau c&agrave;i đặt Pytorch, rất l&agrave; đơn giản đ&uacute;ng kh&ocirc;ng. Hi vọng c&aacute;c bạn sẽ c&agrave;i đặt th&agrave;nh c&ocirc;ng để chuẩn bị cho c&aacute;c b&agrave;i viết tiếp theo. B&agrave;i sau ch&uacute;ng ta sẽ c&ugrave;ng nhau t&igrave;m hiểu về CUDA, GPU. Hẹn gặp lại bạn trong b&agrave;i 3.
<hr />
Fanpage Facebook:&nbsp;<a href="https://www.facebook.com/tek4.vn/">TEK4.VN</a>&nbsp;
Tham gia cộng đồng để chia sẻ, trao đổi v&agrave; thảo luận:&nbsp;<a href="https://www.facebook.com/groups/tek4.vn/">TEK4.VN - Học Lập Tr&igrave;nh Miễn Ph&iacute;</a>

Admin

Cài Đặt Pytorch – Lập Trình Neural Network Với Pytorch Bài 2

Cùng tác giả

Admin

Có liên quan