Notatka
Dostęp do tej strony wymaga autoryzacji. Może spróbować zalogować się lub zmienić katalogi.
Dostęp do tej strony wymaga autoryzacji. Możesz spróbować zmienić katalogi.
Funkcja PyTorch z językiem DirectML umożliwia trenowanie i wnioskowanie na procesorach GPU z obsługą directX 12. Rozwiązanie PyTorch z językiem DirectML jest w publicznej wersji zapoznawczej i działa na natywnym Windows począwszy od Windows 10 wersji 1709.
Sprawdzanie wersji Windows
Aby sprawdzić wersję systemu Windows i numer kompilacji, naciśnij klawisz z logo systemu Windows + R, wprowadź winver, a następnie wybierz OK. Zaktualizuj do wersji Windows 10 w wersji 1709 lub nowszej, jeśli kompilacja jest starsza.
Sprawdzanie aktualizacji sterowników procesora GPU
Zainstaluj najnowszy sterownik dostępny dla procesora GPU za pomocą Windows Update lub witryny internetowej producenta sprzętu.
Konfigurowanie Python
Zainstaluj środowisko Python. Jeśli używasz narzędzia Miniconda, pobierz i uruchom instalator Windows dla swojej architektury.
Następnie utwórz i aktywuj środowisko o nazwie pytorch-directml:
conda create --name pytorch-directml python=3.10
conda activate pytorch-directml
Instalowanie biblioteki PyTorch przy użyciu języka DirectML
torch-directml Zainstaluj pakiet:
pip install torch-directml
Weryfikowanie instalacji
Uruchom Python i wykonaj poniższy kod, aby dodać dwa tensory na urządzeniu DirectML:
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())
Oczekiwane dane wyjściowe:
3
Przykłady i opinie
Zobacz przykłady DirectML PyTorch, aby zapoznać się z przykładami. Aby zgłosić problemy z pakietem lub zażądać funkcji, użyj monitora problemów z rozwiązaniem DirectML.