Installi PyTorch e verifichi l'importazione

Prima di addestrare qualsiasi cosa, serve un kit di strumenti. PyTorch è la libreria che utilizzerà per costruire e addestrare ogni modello di questo corso. 🔧

PyTorch si installa come qualsiasi altro pacchetto Python, quindi può ottenerlo con pip. Non servono compilatori speciali né configurazioni complicate per iniziare.

Questa singola riga pip install scarica PyTorch e i pacchetti complementari, preparando l’ambiente per costruire i modelli.

Il pacchetto torchvision include dataset, trasformazioni per le immagini e modelli preaddestrati, così raramente dovrà iniziare un progetto di immagini da zero.

Una volta installato, può usare PyTorch in qualsiasi script con una sola riga. La convenzione consiste nell’eseguire import torch e usarlo direttamente, senza bisogno di alias.

Per verificare che l’installazione sia riuscita, stampi la versione. Se compare un numero invece di un errore, PyTorch è attivo e pronto.

Una versione come 2.3.0 indica un’installazione riuscita. Il primo numero è la versione principale, che segnala cambiamenti importanti, talvolta incompatibili.

Un ModuleNotFoundError significa che Python non riesce a trovare torch. Di solito il pacchetto è stato installato in un ambiente diverso da quello che esegue il codice.

Un ambiente virtuale mantiene PyTorch e le sue versioni isolati per progetto, così un aggiornamento non danneggia mai un’altra applicazione sul computer.

Attivi sempre l’ambiente prima di eseguire pip install, così il pacchetto verrà installato nel luogo in cui gli script lo cercheranno effettivamente.

La build per CPU predefinita esegue tutto ciò che serve in questo corso. Le servirà un’installazione specifica per GPU solo più avanti, quando i modelli diventeranno più grandi.

Ha installato PyTorch con pip in un ambiente virtuale e ha verificato che funzioni stampandone la versione. Il Suo laboratorio è pronto per iniziare. 🎉