PyTorch इंस्टॉल करें और उसके इम्पोर्ट की जाँच करें

किसी भी चीज़ को प्रशिक्षित करने से पहले आपको एक साधन-संग्रह चाहिए। PyTorch वह पुस्तकालय है, जिसका उपयोग आप इस पाठ्यक्रम में हर मॉडल बनाने और प्रशिक्षित करने के लिए करेंगे। 🔧

PyTorch किसी भी अन्य Python पैकेज की तरह स्थापित होता है, इसलिए आप इसे पिप से प्राप्त कर सकते हैं। शुरुआत करने के लिए किसी विशेष कंपाइलर या जादुई सेटअप की आवश्यकता नहीं है।

यह एकल पिप इंस्टॉल पंक्ति PyTorch और उसके सहायक पैकेज डाउनलोड कर देती है, ताकि आपका वातावरण मॉडल बनाने के लिए तैयार हो जाए।

टॉर्चविज़न पैकेज डेटासेट, चित्र रूपांतरण और पहले से प्रशिक्षित मॉडल देता है, इसलिए आपको चित्र संबंधी परियोजना शायद ही कभी बिल्कुल शुरुआत से शुरू करनी पड़ेगी।

स्थापना के बाद आप एक पंक्ति से PyTorch को किसी भी स्क्रिप्ट में ला सकते हैं। प्रचलित तरीका है torch आयात करें और उसे सीधे उपयोग करें; किसी उपनाम की आवश्यकता नहीं है।

यह साबित करने के लिए कि स्थापना सफल रही, संस्करण प्रदर्शित करें। यदि त्रुटि के बजाय कोई संख्या दिखाई दे, तो PyTorch सक्रिय और तैयार है।

2.3.0 जैसा संस्करण सफल स्थापना का अर्थ देता है। पहली संख्या मुख्य संस्करण होती है, जो बड़े और कभी-कभी असंगत बदलावों का संकेत देती है।

ModuleNotFoundError का अर्थ है कि Python को torch नहीं मिल रहा। आमतौर पर आपने उस वातावरण से अलग वातावरण में स्थापना की होती है, जिसमें आपका कोड चल रहा है।

आभासी वातावरण PyTorch और उसके संस्करणों को हर परियोजना के लिए अलग रखता है, इसलिए एक उन्नयन आपके कंप्यूटर के किसी दूसरे ऐप को खराब नहीं करता।

पिप से स्थापित करने से पहले वातावरण को हमेशा सक्रिय करें, ताकि पैकेज वहीं पहुँचे जहाँ आपकी स्क्रिप्ट वास्तव में उसे खोजेगी।

डिफ़ॉल्ट CPU बिल्ड इस पूरे पाठ्यक्रम में सब कुछ चला सकता है। आपको GPU-विशिष्ट स्थापना बाद में ही चाहिए होगी, जब आपके मॉडल बड़े हो जाएँ।

आपने आभासी वातावरण में पिप से PyTorch स्थापित किया और उसका संस्करण प्रदर्शित करके पुष्टि की कि यह काम कर रहा है। आपकी कार्यशाला अब तैयार है। 🎉