Comment installer PyTorch sur Windows et Linux
Ce guide détaille le processus d'installation de PyTorch sur les systèmes d'exploitation Windows et Linux, en utilisant l'outil de gestion de paquets Anaconda.
L'installation sera réalisée via l'interface en ligne de commande de Conda, qui est intégrée à Anaconda.
PyTorch est une bibliothèque d'apprentissage automatique écrite en Python, basée sur le framework Torch. Développée par Facebook, elle rivalise avec Tensorflow de Google. Elle s'avère très utile dans les domaines de la vision par ordinateur et du traitement du langage naturel et a notamment été employée par des entreprises telles que Tesla pour le développement de systèmes de conduite autonome.
PyTorch est un logiciel gratuit et open-source, distribué sous une licence BSD modifiée et sous l'égide de la Linux Foundation.
Prérequis
Pour suivre ce tutoriel, il est impératif d'avoir installé Anaconda sur votre machine.
Si ce n'est pas encore le cas, notre guide d'installation d'Anaconda vous accompagnera à travers les différentes étapes. Une fois Anaconda installé, vous pourrez procéder à l'installation de PyTorch.
Installation de PyTorch sous Linux
Avant de commencer, il est conseillé de mettre à jour les paquets logiciels de votre distribution Linux. Dans mon cas, j'utilise Ubuntu et apt pour la gestion des paquets, je vais donc utiliser la commande suivante pour effectuer la mise à jour :
sudo apt update && apt upgrade
Après la mise à jour des paquets, rendez-vous sur la page d'installation du site officiel de PyTorch. Faites défiler jusqu'à ce que vous trouviez l'assistant d'installation qui ressemble à l'image ci-dessous :
Cet assistant vous permettra de sélectionner différentes options pour fournir vos informations système et vos préférences. Il vous fournira ensuite une commande que vous pourrez exécuter dans votre terminal pour installer PyTorch.
Après avoir renseigné mes informations système, voici le résultat obtenu :
J'ai sélectionné la version stable pour Linux et j'utiliserai Conda pour gérer mes paquets. J'ai également choisi d'utiliser PyTorch avec Python plutôt que C++/Java, et je vais exécuter PyTorch sur un CPU au lieu d'un GPU.
Au bas du tableau, se trouve la commande à utiliser pour l'installation de PyTorch. Cependant, avant de l'exécuter, je vais créer un environnement virtuel Anaconda que je vais nommer pytorch.
Les environnements virtuels permettent de créer des projets en isolant leurs dépendances de celles d'autres projets, ce qui évite les conflits de dépendances. L'un des atouts d'Anaconda est sa facilité de création et de gestion des environnements virtuels.
Pour créer un environnement virtuel avec la version Python 3.7, je vais entrer la commande suivante :
conda create -n pytorch python=3.7
Une fois l'environnement créé, je vais l'activer à l'aide de la commande suivante :
conda activate pytorch
L'environnement étant actif, je peux maintenant exécuter la commande générée par le site de PyTorch pour installer la bibliothèque.
conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch
Suivez les instructions pour installer PyTorch. Après l'installation, je redémarrerai la session du terminal pour que les changements soient pris en compte.
Pour vérifier que PyTorch a été correctement installé, nous allons essayer de l'importer dans le shell interactif Python. Assurez-vous d'être dans l'environnement virtuel Pytorch en utilisant la commande :
conda activate pytorch
Une fois dans l'environnement virtuel Pytorch, ouvrez le shell interactif Python en saisissant la commande :
python
Une fois la session shell démarrée, tapez la ligne de code suivante et appuyez sur la touche ENTRÉE :
import torch
Si Python s'exécute sans erreur, l'installation a réussi. Cependant, si vous obtenez une erreur "Module not found", cela signifie qu'il y a eu un problème pendant l'installation. Vous pouvez essayer de la refaire.
Installation de PyTorch sous Windows
Pour commencer, ouvrez l'Anaconda Prompt sur votre machine Windows. C'est là que nous allons exécuter les commandes.
Une fois le programme ouvert, nous allons créer un environnement virtuel pour notre installation de PyTorch en utilisant la commande :
conda create -n pytorch python=3.7
Après avoir créé l'environnement virtuel, nous l'activons à l'aide de la commande suivante :
conda activate pytorch
Une fois l'environnement virtuel actif, nous pouvons procéder à l'installation de PyTorch. Pour cela, nous nous rendons sur la page d'installation du site web de PyTorch, et nous faisons défiler jusqu'à la section de l'assistant d'installation :
Ici, nous allons sélectionner nos informations système et l'assistant nous fournira une commande pour installer PyTorch. Je vais choisir la version stable pour Windows, gérée par Conda, utilisée via le langage Python, et fonctionnant sur un processeur. En conséquence, mon tableau se présente comme ceci.
Ensuite, copiez la commande, collez-la dans l'invite Anaconda et appuyez sur la touche ENTRÉE.
Une fois l'installation terminée, nous pouvons vérifier son bon déroulement en ouvrant le shell interactif Python et en essayant d'importer PyTorch.
Donc, dans l'invite Anaconda, lancez une session Python interactive.
python
Après le démarrage de la session, importez PyTorch en utilisant la ligne de code suivante :
import torch
Si cette action se termine sans erreur, l'installation a réussi.
Conclusion
Dans ce guide, nous avons installé PyTorch sur Windows et Linux en utilisant Conda. Il est également possible de l'installer via PIP comme un paquet PIP classique. Dans les deux cas, j'ai opté pour l'installation CPU. Cependant, vous pouvez également utiliser CUDA, un kit d'outils système développé par Nvidia qui accélère l'apprentissage en parallélisant les opérations sur les GPU.