Centos에서 Pytorch 모델을 훈련시키는 방법

CentOS 시스템에서 Pytorch 모델을 효율적으로 교육하려면 단계가 필요 하며이 기사는 자세한 가이드를 제공합니다.

1. 환경 준비 :

1. 파이썬 및 종속성 설치 : CentOS 시스템은 일반적으로 Python을 사전 설치하지만 버전은 이전 일 수 있습니다. yum 또는 dnf 사용하여 Python 3 및 업그레이드 pip 설치하는 것이 좋습니다 : sudo yum update python3 (또는 sudo dnf update python3 ), pip3 install --upgrade pip .

2. CUDA 및 CUDNN (GPU 가속도) : NVIDIA GPU를 사용하는 경우 CUDA 툴킷 및 CUDNN 라이브러리를 설치해야합니다. NVIDIA의 공식 웹 사이트를 방문하여 해당 버전의 설치 패키지를 다운로드하고 공식 지침을 엄격하게 따라 설치하십시오.

3. 가상 환경 생성 (권장) : venv 또는 conda 사용하여 프로젝트 종속성을 분리하고 버전 충돌을 피하기위한 가상 환경을 만드는 것이 좋습니다. 예를 들어, venv : python3 -m venv myenv , source myenv/bin/activate 사용하십시오.

2. Pytorch 설치 :

Pytorch 공식 웹 사이트를 방문하여 시스템 구성 (CPU 또는 CUDA 버전)을 기반으로 적절한 설치 명령을 선택하십시오. 예를 들어 CUDA 11.3 환경에서 :

 PIP3 Torch Torchvision Torchaudio를 설치하십시오

3. 모델 교육 과정 :

1. 데이터 세트 준비 : 교육 세트 및 검증 세트를 준비하십시오. 공개 데이터 세트를 사용하거나 데이터를 직접 수집하고 데이터 형식이 모델 코드와 호환되는지 확인할 수 있습니다.

2. 모델 코드 쓰기 : Pytorch를 사용하여 모델 아키텍처, 손실 기능 및 Optimizer 정의를 포함한 모델 코드를 작성하십시오.

3. 교육 모델 : CentOS 시스템에서 교육 스크립트를 실행하십시오. 환경이 올바르게 구성되어 있는지, 특히 GPU 환경 변수가 있는지 확인하십시오.

4. 교육 프로세스 모니터링 : 손실 값 및 정확도와 같은 모니터 표시기를 모니터링하고 모델 매개 변수 또는 교육 전략을 적시에 조정합니다.

5. 모델 저장 및로드 : 교육이 완료된 후 추론 또는 계속 교육을위한 후속 로딩을위한 모델 매개 변수를 저장하십시오. torch.save(model.state_dict(), 'your_model.pth')

6. 모델 테스트 : 테스트 세트를 사용하여 모델 성능을 평가하십시오.

4. Pytorch 교육 루프의 예 :

다음은 단순화 된 Pytorch Training Loop 예제이며 실제 조건에 따라 수정해야합니다.

 토치 수입
Torch.nn을 nn으로 가져옵니다
Torch.optim을 최적으로 가져옵니다
Torch.utils.data import Dataloader에서
your_dataset에서 import yourdataset # 데이터 세트 클래스로 교체하십시오 yourmodel (nn.module) :
    def __init __ (self) :
        Super (YourModel, self) .__ init __ ()
        # ... 모델 레이어 정의 ...

    def forward (self, x) :
        # ... 전진 전송 ...
        반환 x

Train_Data = YourDataset (Train = true)
val_data = YourDataset (train = false)
Train_Loader = DataLoader (Train_Data, Batch_Size = 32, Shuffle = True)
val_loader = dataloader (Val_Data, batch_size = 32, 셔플 = false)

model = YourModel ()
기준 = nn.crossentropyloss ()
Optimizer = Optim.adam (model.parameters (), lr = 0.001)

NUM_EPOCHS = 10 # 범위의 에포크를위한 훈련 라운드 (num_epochs) :
    model.train ()
    입력의 경우 Train_Loader의 레이블 :
        Optimizer.zero_grad ()
        출력 = 모델 (입력)
        손실 = 기준 (출력, 레이블)
        loss.backward ()
        Optimizer.step ()
        # ... 인쇄 교육 프로세스 정보 ...

    model.eval ()
    Torch.no_grad ()로 :
        # ... 모델을 확인하고 검증 세트의 성능 표시기를 계산합니다 ...

Torch.save (model.state_dict (), 'model.pth')

특정 모델 및 데이터 세트에 따라 코드에서 모드, 귀하 YourModel YourDataset , 손실 기능, 최적화 및 교육 매개 변수를 수정하십시오. 코드를 실행하기 전에 가상 환경을 활성화해야합니다.

위 내용은 Centos에서 Pytorch 모델을 훈련시키는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!