PyTorch met DirectML inschakelen op WSL 2

PyTorch met DirectML biedt ontwikkelaars een gebruiksvriendelijke manier om de nieuwste en beste AI-modellen op hun Windows-computer uit te proberen. U kunt PyTorch downloaden met DirectML door het torch-directml PyPi-pakket te installeren. Zodra deze is ingesteld, kunt u beginnen met onze voorbeelden of de AI Toolkit voor VS Code gebruiken.

Uw versie van Windows controleren

Het torch-directml-pakket in het Windows-subsysteem voor Linux (WSL) 2 werkt vanaf Windows 11 (build 22000 of hoger). U kunt uw buildversienummer controleren door de opdracht winver (Windows-logotoets + R) uit te voeren.

Controleren op updates van GPU-stuurprogramma's

Zorg ervoor dat het meest recente GPU-stuurprogramma is geïnstalleerd. Selecteer Controleren op updates in de sectie Windows Update van Windows-instellingen.

Torch-DirectML instellen

WSL 2 installeren

Als u het Windows-subsysteem voor Linux (WSL) 2 wilt installeren, raadpleegt u de instructies in WSL installeren.

Installeer vervolgens het WSL GUI-stuurprogramma door de instructies in het README.md bestand in de GitHub-opslagplaats microsoft/wslg te volgen.

Een Python-omgeving instellen

U wordt aangeraden een virtuele Python-omgeving in te stellen in WSL 2. Er zijn veel hulpprogramma's die u kunt gebruiken om een virtuele Python-omgeving in te stellen. In dit onderwerp gebruiken we de Miniconda van Anaconda. In de rest van deze installatie wordt ervan uitgegaan dat u een Miniconda-omgeving gebruikt.

Installeer Miniconda door de richtlijnen voor het Linux-installatieprogramma op de site van Anaconda te volgen of door de volgende opdrachten uit te voeren in WSL 2.

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

Zodra Miniconda is geïnstalleerd, maakt u een Python-omgeving met de naam pytdml en activeert u deze via de volgende opdrachten:

conda create --name pytdml -y
conda activate pytdml

PyTorch en Torch-DirectML installeren

Alles wat nodig is om setup te krijgen, is het installeren van de nieuwste versie van torch-directml door de volgende opdracht uit te voeren:

pip install torch-directml

Verificatie en apparaat maken

Nadat u het torch-directml-pakket hebt geïnstalleerd, kunt u controleren of het correct wordt uitgevoerd door twee tensors toe te voegen. Start eerst een interactieve Python-sessie en importeer Torch met de volgende regels:

import torch
import torch_directml
dml = torch_directml.device()

De huidige release van torch-directml is toegewezen aan de 'PrivateUse1' torch-backend. De API torch_directml.device() is een handige wrapper voor het verzenden van uw tensors naar het DirectML-apparaat.

Nu het DirectML-apparaat is gemaakt, kunt u nu twee eenvoudige tensors definiëren. een tensor met een 1 en een andere die een 2 bevat. Plaats de tensors op het dml-apparaat.

tensor1 = torch.tensor([1]).to(dml) # Note that dml is a variable, not a string!
tensor2 = torch.tensor([2]).to(dml)

Voeg de tensors samen en druk de resultaten af.

dml_algebra = tensor1 + tensor2
dml_algebra.item()

U zou het cijfer 3 moeten zien als uitvoer, zoals in het onderstaande voorbeeld.

>>> import torch
>>> tensor1 = torch.tensor([1]).to(dml)
>>> tensor2 = torch.tensor([2]).to(dml)
>>> dml_algebra = tensor1 + tensor2
>>> dml_algebra.item()
3

PyTorch met DirectML-voorbeelden en -feedback

Bekijk onze voorbeelden voor meer gebruik van PyTorch met DirectML. Als u problemen ondervindt of feedback hebt over het PyTorch-pakket met DirectML, neem dan contact op met ons team hier.