PyTorch installieren – so geht’s
PyTorch ist ein Open-Source Machine Learning Framework, das Flexibilität und Schnelligkeit bietet. Hier erfährst du, wie du PyTorch installieren kannst, um deine eigenen KI-Modelle zu entwickeln.
Schritt 1: Python installieren
Bevor du PyTorch installieren kannst, musst du sicherstellen, dass Python auf deinem Computer installiert ist. Du kannst Python von der offiziellen Website herunterladen und die Anweisungen zur Installation befolgen.
Schritt 2: Installation von PyTorch
Um PyTorch zu installieren, kannst du den Package Manager pip verwenden. Öffne das Terminal und gib den folgenden Befehl ein:
pip install torch torchvision
Dieser Befehl installiert PyTorch und TorchVision, ein Paket für Computer Vision-Anwendungen. Sobald die Installation abgeschlossen ist, kannst du PyTorch in deinen Python-Skripten verwenden.
Überprüfen der Installation
Um sicherzustellen, dass PyTorch erfolgreich installiert wurde, kannst du ein kleines Testskript ausführen. Öffne deinen Texteditor und füge den folgenden Code ein:
import torch
print(torch.__version__)
Speichere das Skript als test.py
ab und führe es im Terminal aus. Wenn die installierte Version von PyTorch angezeigt wird, war die Installation erfolgreich.
Fazit
Mit diesen einfachen Schritten kannst du PyTorch auf deinem Computer installieren und mit der Entwicklung von KI-Modellen beginnen. Viel Spaß beim Experimentieren und Lernen!
Hey Pina
Du kannst toll repräsentieren
Ich höre dir gerne zu
Wer keine Angst vor Linux Packet management oder Kompilieren hat, kann unter Linux auch AMD GPUs verwenden. Ich selber benutze eine 6800 XT für solche sachen.
Super, vielen Dank. Hab Lust auf mehr! Ein Video wie man die Modelle von Hugging Face gut nutzen kann wäre auch cool
Setzt leider viel zu viel anderes Wissen voraus. Nehme das Video eher als Show Off der Autorin war.
Der Beitrag ist viel zu speziell für wenige Spezis , ein Nutzen für Otto-Normalo ist nicht angezeigt. Und nach Installation muß man das Zeugs noch loswerden.
Nice, demnächst mal ausprobieren, danke dafür 💪
RIP c't uplink Samstage
Hat mich neugierig gemacht.
Super vorgetragen, vielen Dank Pina !
Wieder was gelernt! Nice!