PyTorch Kurulumu¶

PyTorch, makine öğrenimi için Python programlama dilinde tasarlanmış bir çerçevedir. Doğal dil işleme, bilgisayar görüntüsü tanıma ve benzeri alanlarda yaygın olarak kullanılan modellerle çalışmak için araçlar kümesini içerir. Bu kılavuzda sunulan talimatları takip ederek sunucunuza manuel olarak kurabilirsiniz.

Linux'ta PyTorch Kurulumu¶

Aşağıdaki işletim sistemleri için geçerli olan bu talimatlar: Ubuntu 22.04 ve Python sürümleri: Python 3.10 üzerinde doğrulanmıştır.

Not

GPU hızlandırmayı kullanmayı planlıyorsanız, bu talimatta belirtilen şekilde NVIDIA sürücülerini ve CUDA'yı yüklemeniz gerekmektedir.

Python'i kurun:
```
sudo apt install python3.10
```
Ubuntu 22.04'de bu sürüm varsayılan olarak yüklendiği için daha yeni bir sürümün yüklenmesini önermiyoruz.
Python sanal ortamını oluşturun:
```
python3 -m venv venv
```
Sanal ortamı etkinleştirin:
```
source venv/bin/activate
```
Başarılı bir etkinleştirmeden sonra, prompt sanal ortamın adını parantez içinde içerecektir:
```
(venv) user@49069:~$
```
Not

İstediğiniz kadar çok sayıda sanal ortam oluşturabilir ve farklı kütüphaneleri (bazen bu, çakışmalara yol açabilecek şekilde aynı anda bile) yükleyebilirsiniz.
Sanal ortamdaki PyTorch kütüphanelerini kurun:
```
pip3 install torch torchvision torchaudio
```

PyTorch kurulumunu doğrulayın:

Bunu yapmak için bir Python komut istemi python çalıştırın ve ardından aşağıdaki programı yürütün:

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

Kurulum başarılı olursa şu çıktıyı alacaksınız:

(venv) user@49069:~$ python
Python 3.10.12 (main, Nov 20 2023, 15:14:05) [GCC 11.4.0] on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
 >>> import torch
 >>> x = torch.rand(5, 3)
 >>> print(x)
tensor([[0.80, 0.04, 0.6],
     [0.32, 0.59, 0.7],
     [0.8, 0.70, 0.25],
     [0.40, 0.9, 0.9],
     [0.8, 0.15, 0.5]])

PyTorch kütüphanelerinin CUDA kullanıp kullanmadığını doğrulayın:

Bunu yapmak için aşağıdaki programı bir Python komut isteminde çalıştırın:
```
import torch
torch.cuda.is_available()
```
PyTorch'in GPU modunda çalışabildiği durumda çıkış şu şekilde olacaktır:
```
 >>> import torch
 >>> torch.cuda.is_available()
True
```

Sanal ortamdan çıkmak için aşağıdaki komutu kullanın:

deactivate

Bu sayfanın bazı içerikleri ya da yazıları AI tarafından oluşturulmuş veya çevrilmiş olabilir.