Comment installer PyTorch sur Windows et Linux

Dans ce guide, je vais vous présenter l’installation de PyTorch sur Windows et Linux, en utilisant Anaconda pour gérer l’installation des paquets.

L’installation se fera à l’aide de l’outil de ligne de commande conda intégré à Anaconda.

PyTorch est une bibliothèque d’apprentissage automatique écrite en Python et basée sur le cadre Torch. Elle a été développée par Facebook et est comparable à Tensorflow de Google. Elle est utile dans les domaines de la vision artificielle et du traitement du langage naturel et a été utilisée par des entreprises telles que Tesla pour développer un logiciel de pilotage automatique.

PyTorch est gratuit et open-source, sous licence BSD modifiée et sous l’égide de la Fondation Linux.

Conditions préalables

Pour suivre ce tutoriel, Anaconda doit être installé sur la machine sur laquelle vous travaillez.

Si vous ne l’avez pas encore installé, ce guide sur l’installation d’Anaconda vous guidera tout au long du processus. Après avoir suivi ce guide, vous pouvez procéder à l’installation de PyTorch.

Installation de PyTorch sous Linux

En guise de bonne pratique, commencez par mettre à jour les paquets logiciels de votre distribution Linux. Dans mon cas, j’utilise Ubuntu et apt pour gérer mes paquets, j’utiliserai donc la commande suivante pour mettre à jour :

sudo apt update && apt upgrade 

Lorsque vous avez terminé la mise à jour des paquets, rendez-vous sur la page d’installation du site officiel de PyTorch. Faites défiler la page jusqu’à ce que vous trouviez l’assistant d’installation qui ressemble à l’image ci-dessous :

En utilisant cet assistant, vous pourrez cliquer sur les différentes options pour fournir vos informations système et vos préférences, et en retour, vous obtiendrez une commande que vous pourrez utiliser dans votre terminal pour installer PyTorch.

Après avoir fourni mes informations système, voici à quoi cela ressemble :

J’ai opté pour la version stable de Linux, et j’utiliserai Conda pour gérer mes paquets. J’ai également choisi d’utiliser PyTorch avec Python plutôt qu’avec C /Java. Et je ferai tourner mon PyTorch sur un CPU plutôt que sur un GPU.

En bas du tableau se trouve la commande que je peux utiliser pour installer PyTorch, mais avant de lancer cette commande, je voudrais créer un environnement virtuel Anaconda appelé pytorch.

Les environnements virtuels vous permettent de créer des projets et d’isoler leurs dépendances des dépendances d’autres projets, évitant ainsi les conflits de dépendances. L’un des avantages d’Anaconda est qu’il vous permet de créer et de gérer facilement des environnements virtuels.

Pour créer un environnement virtuel dans lequel la version de Python est 3.7, je vais entrer la commande suivante :

conda create -n pytorch python=3.7

Une fois l’environnement créé, je l’activerai à l’aide de la commande suivante :

conda activate pytorch

Une fois l’environnement activé, je vais exécuter la commande générée plus tôt sur le site web de PyTorch pour installer PyTorch.

conda install pytorch torchvision torchaudio cpuonly -c pytorch

Suivez les instructions pour installer PyTorch. Une fois l’installation terminée, je vais redémarrer la session de terminal pour qu’elle prenne effet.

Maintenant, 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 de PyTorch en utilisant la commande :

conda activate pytorch

Une fois que vous êtes dans l’environnement virtuel de Pytorch, ouvrez le shell interactif Python en tapant la commande :

python

Une fois la session shell démarrée, écrivez la ligne de code suivante et appuyez sur ENTREE

import torch

Si Python s’exécute sans erreur, l’installation a réussi. Mais si vous obtenez une erreur “Module Not Found”, cela signifie que quelque chose s’est mal passé pendant l’installation. Vous pouvez essayer de la réinstaller à nouveau.

Installation de PyTorch sous Windows

Pour commencer, sur votre machine Windows, recherchez le programme Anaconda Prompt et ouvrez-le. 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 à l’aide de la commande.

conda create -n pytorch python=3.7

Après avoir créé l’environnement virtuel, nous pouvons l’activer en exécutant la commande suivante :

conda activate pytorch

Une fois l’environnement virtuel activé, nous pouvons procéder à l’installation de PyTorch. Nous commençons par nous rendre sur la page d’installation du site web de PyTorch. Ensuite, nous pouvons faire défiler la page jusqu’à la section où se trouve l’assistant d’installation :

Ici, nous sélectionnons nos informations système, et l’assistant nous donnera une commande pour installer PyTorch. Je vais sélectionner la version stable pour Windows, gérée par Conda, utilisée par le langage de programmation python, et fonctionnant sur un CPU. En conséquence, mon tableau va ressembler à ceci.

Ensuite, copiez la commande, collez-la dans l’invite d’Anaconda et appuyez sur ENTREE.

Une fois l’installation terminée, nous pouvons vérifier qu’elle a réussi en ouvrant le shell interactif Python et en essayant d’importer PyTorch.

Dans l’invite Anaconda, démarrez une session interactive Python.

python

Une fois la session démarrée, importez PyTorch en utilisant la ligne de code suivante :

import torch

Si cette action se termine sans erreur, l’installation a réussi.

Mot de la fin

Dans ce guide, nous avons installé PyTorch sur Windows et Linux en utilisant conda. Il est possible de l’installer via PIP comme un paquet PIP normal. Dans les deux cas, j’ai opté pour l’installation par le CPU. Cependant, vous pouvez toujours utiliser CUDA, qui est une boîte à outils système développée par Nvidia et qui accélère l’entraînement en parallélisant les opérations sur les GPU.