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Maison Opération et maintenance CentOS Comment effectuer un apprentissage en profondeur dans Pytorch sous Centos

Comment effectuer un apprentissage en profondeur dans Pytorch sous Centos

Apr 14, 2025 pm 07:03 PM
python centos ai Source de miroir installation de pip red

L'utilisation de Pytorch pour l'apprentissage en profondeur sur le système CentOS nécessite une opération étape par étape:

1. Installation de Pytorch

Vous pouvez choisir Anaconda ou Pip pour installer Pytorch.

A. Installation d'Anaconda

  1. Téléchargez Anaconda: Téléchargez le package d'installation Anaconda3 pour le système CentOS sur le site officiel d'Anaconda . Suivez l'assistant d'installation pour terminer l'installation.

  2. Créez un environnement virtuel: ouvrez le terminal, créez un environnement virtuel nommé pytorch et activez:

     conda crée -n pytorch python = 3,8
    pytorch activé par conda
  3. Installez Pytorch: Dans l'environnement pytorch activé, utilisez Conda pour installer Pytorch. Si vous avez besoin d'accélération GPU, assurez-vous que CUDA et CUDNN sont installés et sélectionnez la version Pytorch correspondante. La commande suivante installe Pytorch contenant CUDA 11.8 Prise en charge:

     Conda Installer Pytorch Torchvision Torchaudio Cudatoolkit = 11,8 -C Pytorch
  4. Vérifiez l'installation: démarrez l'environnement interactif Python, exécutez le code suivant pour vérifier que Pytorch est installé avec succès et vérifiez la disponibilité du GPU:

     Importer une torche
    Imprimer (torche .__ Version__)
    print (torch.cuda.is_available ())

Installation de B. Pip

  1. Installez PIP: Si votre système n'a pas installé PIP, veuillez l'installer d'abord:

     sudo yum installer python3-Pip
  2. Installez Pytorch: Utilisez PIP pour installer Pytorch et utilisez la source miroir de l'Université Tsinghua pour accélérer le téléchargement:

     PIP Installer Torch TorchVision Torchaudio -f https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
  3. Vérifiez l'installation: identique à la méthode Anaconda, exécutez le code suivant pour vérifier l'installation:

     Importer une torche
    Imprimer (torche .__ Version__)
    print (torch.cuda.is_available ())

2. Pratique d'apprentissage en profondeur

Voici un exemple simple de reconnaissance numérique manuscrite MNIST qui montre comment utiliser Pytorch pour l'apprentissage en profondeur:

  1. Bibliothèque d'importation:

     Importer une torche
    importer torch.nn comme nn
    Importer Torch.optim comme Optim
    Importer TorchVision
    Importer TorchVision. Transforms comme se transforme
  2. Définir le modèle: il s'agit d'un simple réseau neuronal convolutionnel (CNN):

     classe Simplecnn (nn.module):
        def __init __ (soi):
            Super (Simplecnn, self) .__ init __ ()
            self.conv1 = nn.conv2d (1, 32, kernel_size = 3, padding = 1)
            self.pool = nn.maxpool2d (2, 2)
            self.fc1 = nn.linear (32 * 14 * 14, 10) #Adjust la dimension d'entrée de la couche entièrement connectée Def vers l'avant (self, x):
            x = self.pool (torch.relu (self.conv1 (x)))
            x = torch.flatten (x, 1) # aplaten x = self.fc1 (x)
            Retour x
  3. Préparez les données: téléchargez l'ensemble de données MNIST et préparez-le:

     transform = transforms.compose ([transforms.totensor (), transforms.normalize ((0,1307,), (0,3081,))]))
    Train_dataset = torchVision.datasets.mnist (root = '. / data', train = true, download = true, transform = transform)
    test_dataset = torchVision.datasets.mnist (root = '. / data', train = false, download = true, transform = transform)
    Train_loader = torch.utils.data.dataloader (Train_dataset, batch_size = 64, shuffle = true)
    test_loader = torch.utils.data.dataloader (test_dataset, batch_size = 1000, shuffle = false)
  4. Initialisez le modèle, la fonction de perte et l'optimiseur:

     modèle = simpcnn ()
    critères = nn.crossentropyloss ()
    Optimizer = Optim.Adam (Model.Parameters (), LR = 0,001) # Utilisez Adam Optimizer
  5. Formation du modèle:

     époques = 2
    pour l'époque dans la gamme (époques):
        running_loss = 0,0
        Pour I, Données en énumération (Train_loader, 0):
            entrées, étiquettes = données
            optimizer.zero_grad ()
            sorties = modèle (entrées)
            Perte = critères (sorties, étiquettes)
            perte.backward ()
            Optimizer.Step ()
            running_loss = perte.item ()
            Si je% 100 == 99:
                print (f '[{epoch 1}, {i 1}] perte: {running_loss / 100: .3f}')
                running_loss = 0,0
    imprimer (?entra?nement fini?)
  6. évaluation du modèle:

     Correct = 0
    Total = 0
    avec torch.no_grad ():
        pour les données dans test_loader:
            images, étiquettes = données
            sorties = modèle (images)
            _, prédit = torch.max (sorties.data, 1)
            Total = étiquettes.Size (0)
            correct = (prédit == étiquettes) .sum (). item ()
    
    Imprimer (f'Agicatie: {100 * correct / total}% ')

Cet exemple fournit un cadre de base. Vous pouvez modifier la structure du modèle, l'ensemble de données et les hyperparamètres en fonction de vos besoins. N'oubliez pas de créer le répertoire ./data avant de fonctionner. Cet exemple utilise l'optimiseur ADAM et converge généralement plus rapidement que SGD. La taille d'entrée de la couche entièrement connectée est également ajustée en fonction de la sortie après la couche de mise en commun.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!

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