Cara Melatih Model Pytorch di CentOs

Latihan yang cekap model pytorch pada sistem CentOS memerlukan langkah -langkah, dan artikel ini akan memberikan panduan terperinci.

1. Penyediaan Alam Sekitar:

1. Pemasangan Python dan Dependencies: Sistem CentOS biasanya mempamerkan python, tetapi versi mungkin lebih tua. Adalah disyorkan untuk menggunakan yum atau dnf untuk memasang Python 3 dan menaik taraf pip : sudo yum update python3 (atau sudo dnf update python3 ), pip3 install --upgrade pip .

2. CUDA dan CUDNN (Percepatan GPU): Jika anda menggunakan NVIDIA GPU, anda perlu memasang CUDA Toolkit dan Perpustakaan CUDNN. Sila lawati laman web rasmi Nvidia untuk memuat turun versi pakej pemasangan yang sepadan dan ikuti garis panduan rasmi untuk memasangnya.

3. Penciptaan Alam Sekitar Maya (disyorkan): Adalah disyorkan untuk menggunakan venv atau conda untuk mewujudkan persekitaran maya untuk mengasingkan kebergantungan projek dan mengelakkan konflik versi. Sebagai contoh, gunakan venv : python3 -m venv myenv , source myenv/bin/activate .

2. Pemasangan Pytorch:

Lawati laman web rasmi PYTORCH dan pilih arahan pemasangan yang sesuai berdasarkan konfigurasi sistem (versi CPU atau CUDA). Sebagai contoh, dalam persekitaran CUDA 11.3:

 PIP3 Pasang Torch Torchvision Torchaudio --Index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113

3. Proses Latihan Model:

1. Penyediaan Dataset: Sediakan set latihan dan set pengesahan. Anda boleh menggunakan set data awam atau mengumpul data sendiri dan memastikan bahawa format data bersesuaian dengan kod model.

2. Penulisan Kod Model: Gunakan pytorch untuk menulis kod model, termasuk seni bina model, fungsi kerugian, dan definisi pengoptimuman.

3. Model Latihan: Jalankan skrip latihan pada sistem CentOS. Pastikan persekitaran dikonfigurasikan dengan betul, terutamanya pembolehubah persekitaran GPU.

4. Pemantauan Proses Latihan: Memantau petunjuk seperti nilai kerugian dan ketepatan, dan menyesuaikan parameter model atau strategi latihan tepat pada masanya.

5. Penjimatan dan pemuatan model: Selepas latihan selesai, simpan parameter model untuk memuatkan seterusnya untuk kesimpulan atau meneruskan latihan. torch.save(model.state_dict(), 'your_model.pth')

6. Ujian Model: Gunakan set ujian untuk menilai prestasi model.

4. Contoh gelung latihan pytorch:

Berikut adalah contoh gelung latihan pytorch yang dipermudahkan, yang perlu diubah suai mengikut keadaan sebenar:

 obor import
import obor.nn sebagai nn
import obor.Optim sebagai Optim
dari obor.utils.data import dataloader
Dari anda mengimport anda untuk mengimport anda # ganti dengan kelas dataset anda (nn.module):
    def __init __ (diri):
        super (yourmodel, diri) .__ init __ ()
        # ... definisi lapisan model ...

    def forward (diri, x):
        # ... penghantaran ke hadapan ...
        Kembali x

train_data = yourDataset (kereta api = benar)
val_data = yourDataset (kereta api = palsu)
train_loader = dataloader (train_data, batch_size = 32, shuffle = true)
val_loader = dataloader (val_data, batch_size = 32, shuffle = false)

Model = YourModel ()
kriteria = nn.crossentropyloss ()
Optimizer = Optim.Adam (Model.Parameters (), LR = 0.001)

num_epochs = 10 # pusingan latihan untuk zaman dalam julat (num_epochs):
    model.train ()
    Untuk input, label di Train_Loader:
        optimizer.zero_grad ()
        output = model (input)
        kerugian = kriteria (output, label)
        kerugian.backward ()
        Optimizer.Step ()
        # ... mencetak maklumat proses latihan ...

    model.eval ()
    dengan obor.no_grad ():
        # ... Sahkan model, hitung petunjuk prestasi set pengesahan ...

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

Sila ubah Parameter Model YourModel , YourDataset , Rugi, Pengoptimal dan Latihan dalam Kod mengikut model dan dataset khusus anda. Ingatlah untuk mengaktifkan persekitaran maya sebelum menjalankan kod.

Atas ialah kandungan terperinci Cara Melatih Model Pytorch di CentOs. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!