PyTorch met DirectML inschakelen op WSL

PyTorch met DirectML maakt training en deductie mogelijk voor DirectX 12-compatibele GPU's in Windows-subsysteem voor Linux (WSL). PyTorch met DirectML is als openbare previewversie beschikbaar en werkt in WSL 2.

Controleer uw versie van Windows

Voor het torch-directml pakket in WSL 2 is Windows 11 build 22000 of hoger vereist. Als u uw Windows-versie en buildnummer wilt controleren, selecteert u Windows logotoets + R, voert u in winveren selecteert u OK.

WSL 2 installeren

Als u de standaard-Linux-distributie met WSL 2 wilt installeren, opent u PowerShell of Windows opdrachtprompt in de beheerdersmodus en voert u het volgende uit:

wsl --install

Start de computer opnieuw op wanneer u hierom wordt gevraagd. Zie Linux installeren op Windows met WSL voor distributieselectie en andere installatieopties.

Controleren op updates van GPU-stuurprogramma's

Installeer het meest recente Windows stuurprogramma dat beschikbaar is voor uw GPU via Windows Update of de website van de hardwarefabrikant. Met het Windows stuurprogramma kunt u GPU-versnelling in WSL inschakelen. U hoeft geen afzonderlijk Linux-beeldschermstuurprogramma te installeren.

Python instellen

Installeer een Python-omgeving in uw WSL-distributie. Voer bijvoorbeeld de volgende opdrachten uit om Miniconda te installeren:

wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

Maak en activeer vervolgens een omgeving met de naam pytorch-directml:

conda create --name pytorch-directml python=3.10
conda activate pytorch-directml

PyTorch installeren met DirectML

Installeer het torch-directml-pakket:

pip install torch-directml

De installatie controleren

Start Python en voer de volgende code uit om twee tensors toe te voegen op het DirectML-apparaat:

import torch
import torch_directml

dml = torch_directml.device()
tensor1 = torch.tensor([1]).to(dml)
tensor2 = torch.tensor([2]).to(dml)
dml_algebra = tensor1 + tensor2
print(dml_algebra.item())

Verwachte uitvoer:

3

Voorbeelden en feedback

Zie de Voorbeelden van DirectML PyTorch voor voorbeelden. Als u pakketproblemen of aanvraagfuncties wilt melden, gebruikt u de DirectML-probleemtracker.