Wie installiert man PyTorch unter Ubuntu 22.04? (Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Installation von PyTorch unter Ubuntu)
PyTorch ist ein weit verbreitetes Open-Source-Framework für maschinelles Lernen, das sich durch seine Benutzerfreundlichkeit, seinen dynamischen Berechnungsgraphen und seine Effizienz auszeichnet und sich somit ideal für Deep-Learning-Aufgaben eignet.
PyTorch wurde von Meta AI entwickelt und ist mittlerweile Teil der Linux Foundation. Es wird für Anwendungen wie Bild- und Spracherkennung, Verarbeitung natürlicher Sprache sowie verstärktes Lernen eingesetzt. Dank seiner leistungsstarken, GPU-optimierten Architektur können Datenwissenschaftler neuronale Netze mühelos erstellen und bereitstellen, was PyTorch zu einem unverzichtbaren Werkzeug für die Forschung und Entwicklung im Bereich der künstlichen Intelligenz macht.
Dieser Leitfaden hilft Ihnen dabei, PyTorch unter Ubuntu mithilfe von Pip oder Anaconda zu installieren, damit Sie loslegen können.
Voraussetzungen
Stellen Sie sicher, dass Ihr System die folgenden Anforderungen erfüllt:
- Python 3.6 oder eine neuere Version
- Für die GPU-Unterstützung müssen die CUDA-Treiber und das CUDA-Toolkit installiert sein.
Installation von PyTorch unter Ubuntu (PyTorch unter Ubuntu installieren)
Um PyTorch auf einem Ubuntu-System zu installieren – sei es mit CPU- oder GPU-Unterstützung –, können Sie entweder Pip oder Anaconda verwenden. Wir konzentrieren uns darauf, wie Sie PyTorch mit Pip installieren und eine virtuelle Umgebung einrichten, um Ihre Python-Pakete übersichtlich zu organisieren.
Methode 01: PyTorch unter Ubuntu mit Pip3 installieren (PyTorch-Installation unter Ubuntu)
Sie können PyTorch ganz einfach unter Ubuntu mit Pip (Python-Paketmanager) installieren, indem Sie die folgenden Schritte ausführen:
Schritt 1: Systempakete aktualisieren
Stellen Sie zunächst sicher, dass Ihre Systempakete auf dem neuesten Stand sind. Öffnen Sie Ihr Terminal und führen Sie den folgenden Befehl aus:
$ sudo apt update
Dadurch werden Ihre Paketlisten aktualisiert, um sicherzustellen, dass Sie über die neuesten Versionen verfügen.
Schritt 2: Python3-venv installieren
Als Nächstes müssen Sie python3-venv installieren, womit Sie isolierte Python-Umgebungen erstellen können. Dies ist wichtig, um Konflikte zwischen Projekten zu vermeiden, die unterschiedliche Paketversionen erfordern.
$ sudo apt install python3-venv -y
Schritt 3: Einrichten einer virtuellen Python-Umgebung
Um eine virtuelle Python-Umgebung einzurichten, erstellen Sie ein Verzeichnis für Ihr Python-Projekt und wechseln Sie mit dem Befehl `cd` in dieses Verzeichnis. Dieses Verzeichnis wird die virtuelle Umgebung und die zugehörigen Dateien enthalten. Wir haben beispielsweise ein Verzeichnis mit dem Namen „pytorch_env“ erstellt.
$ mkdir pytorch_env
$ cd pytorch_env
Erstellen und aktivieren Sie nun die virtuelle Umgebung:
python3 -m venv pytorch_env
source pytorch_env/bin/activate
Sobald die virtuelle Umgebung aktiviert ist, ändert sich Ihre Terminal-Eingabeaufforderung, um anzuzeigen, dass Sie nun innerhalb der Umgebung „pytorch_env“ arbeiten. Nun können Sie Python-Pakete installieren oder Skripte speziell innerhalb dieser Umgebung ausführen. Dies hilft, Konflikte mit anderen Projekten zu vermeiden, indem Abhängigkeiten von der systemweiten Python-Installation getrennt gehalten werden.
Schritt 4: PyTorch mit Pip installieren (PyTorch unter Ubuntu mit Pip installieren)
Bei aktiver virtueller Umgebung können Sie PyTorch installieren. Falls Sie keine GPU besitzen oder keine GPU-Beschleunigung benötigen. können Sie die PyTorch-Bibliothek für die reine CPU-Unterstützung installieren. Um PyTorch für die Ausführung auf der CPU zu installieren, verwenden Sie diesen Befehl:
pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
Wenn Sie über eine kompatible GPU verfügen und CUDA zur Beschleunigung nutzen möchten, installieren Sie PyTorch mit GPU-Unterstützung:
pip3 install torch torchvision torchaudio
Schritt 5: Überprüfen Sie die Installation
Um sicherzustellen, dass PyTorch erfolgreich installiert wurde, öffnen Sie den Python-Interpreter und überprüfen Sie die Version von PyTorch:
python
import torch
value = torch.randn(1, 6)
print(torch.__version__)
Dadurch wird die Version von PyTorch angezeigt, die Sie installiert haben, was bestätigt, dass die Einrichtung erfolgreich war.
Methode 02: So installieren Sie PyTorch unter Ubuntu mit Anaconda
Sie können PyTorch unter Ubuntu mithilfe von Anaconda, einer beliebten Open-Source-Plattform, installieren. Mit dieser Methode können Sie Ihre Python-Pakete und -Umgebungen einfach verwalten. Um PyTorch mit Conda zu installieren, befolgen Sie diese Schritte:
Schritt 1: System-Pakete aktualisieren
Aktualisieren Sie zunächst Ihre System-Pakete, um sicherzustellen, dass alles auf dem neuesten Stand ist. Öffnen Sie Ihr Terminal und führen Sie folgenden Befehl aus:
$ sudo apt update
Schritt 2: Anaconda oder Conda installieren
Als Nächstes müssen Sie Anaconda installieren. Sie können Conda-Pakete mithilfe des Befehls `curl` installieren. Falls `curl` noch nicht auf Ihrem Ubuntu-System installiert ist, installieren Sie es mit dem folgenden Befehl:
$ sudo apt install curl -y
Wechseln Sie in ein temporäres Verzeichnis: Es empfiehlt sich, Installationen in einem isolierten Verzeichnis durchzuführen. Sie können das Verzeichnis /tmp verwenden:
cd /tmp
Laden Sie das Anaconda-Installationsskript mithilfe von Curl herunter:
curl --output anaconda.sh https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2023.07-2-Linux-x86_64.sh
Dieser Befehl speichert das Anaconda-Installationsskript unter dem Namen „anaconda.sh“. Bei Bedarf können Sie auf der offiziellen Anaconda-Website nach der neuesten Version suchen.
Überprüfen Sie die heruntergeladene Datei. Es ist wichtig, die Integrität der heruntergeladenen Datei zu überprüfen, um sicherzustellen, dass sie nicht beschädigt ist. Führen Sie dazu folgenden Befehl aus:
sha256sum anaconda.sh
Stellen Sie sicher, dass die Prüfsumme mit dem auf der offiziellen Anaconda-Website angegebenen Wert übereinstimmt.
Sobald die Überprüfung abgeschlossen ist, fahren Sie mit der Installation fort, indem Sie das Installationsskript ausführen:
bash anaconda.sh
Aktualisieren Sie nach der Installation Ihre Shell-Sitzung, damit die Anaconda-Befehle in Ihrem Terminal verfügbar sind:
source ~/.bashrc
Die Terminal-Eingabeaufforderung sollte sich nun in „base“ ändern, was darauf hinweist, dass die Standard-Anaconda-Umgebung aktiv ist. Sie können Anaconda später mit dem Befehl `conda activate` aktivieren.
Überprüfen Sie die Installation von Anaconda, indem Sie folgenden Befehl ausführen:
conda --version
Schritt 3: PyTorch mit Anaconda installieren
Nachdem Anaconda installiert und aktiv ist, können Sie nun PyTorch installieren.
Falls Ihr System über keine GPU verfügt oder Sie keine GPU-Beschleunigung benötigen, installieren Sie PyTorch mit CPU-Unterstützung:
conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch
Wenn Sie über eine GPU verfügen und CUDA zur Beschleunigung nutzen möchten, installieren Sie PyTorch mit GPU-Unterstützung:
conda install pytorch torchvision torchaudio pytorch-cuda=11.7 -c pytorch -c nvidia
Schritt 4: Überprüfen der Installation
Um abschließend zu überprüfen, ob PyTorch korrekt installiert wurde, starten Sie eine Python-Sitzung und überprüfen Sie die PyTorch-Version:
python
import torch
print(torch.__version__)
Dadurch wird die Version des derzeit installierten PyTorch ausgegeben, was bestätigt, dass alles ordnungsgemäß eingerichtet ist.
Wie deinstalliert man PyTorch unter Ubuntu?
Um PyTorch von Ihrem Ubuntu-System zu deinstallieren, befolgen Sie je nach Art der ursprünglichen Installation die folgenden Schritte.
Wenn Sie PyTorch mit Pip installiert haben, können Sie es mit dem folgenden Befehl entfernen:
$ pip3 uninstall torch -y
Dieser Befehl deinstalliert PyTorch aus Ihrer Python-Umgebung.
Falls Sie PyTorch mit Anaconda installiert haben, können Sie es mit diesem Befehl deinstallieren:
$ conda remove pytorch -y
Dadurch wird PyTorch aus Ihrer Anaconda-Umgebung entfernt.
Fazit
Diese Anleitung hat gezeigt, wie Sie PyTorch unter Ubuntu sowohl mit Pip als auch mit Anaconda installieren können. Außerdem wurden die verschiedenen Installationsoptionen behandelt, die je nach den Rechenressourcen Ihres Systems zur Verfügung stehen. Nachdem PyTorch nun eingerichtet ist, können Sie sich mit seinen Funktionen vertraut machen und seine leistungsstarken Möglichkeiten nutzen.
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