Deep Learning Academy · レッスン

PyTorchをインストールしてインポートを確認する

pip install torchを実行し、1行の健全性チェックを行います

「PyTorchをインストールしてインポートを確認する」はCoddyKit上の無料Deep Learning Academyレッスンです。これはレッスン1/4です。下記で完全なレッスンを無料で読むことができます。その後、ブラウザ内の組み込みコードエディタと24時間対応のAIチューターでハンズオン演習できます。これはDeep Learning Academy学習パスの一部であり、ウェブとCoddyKitアプリ全体で進捗が同期されます。 Deep Learning Academyコースには全4レッスンが含まれています。

このレッスンの一部はまだ翻訳されておらず、英語で表示されています。

Why PyTorch First

Before you train anything, you need a toolkit. PyTorch is the library you will use to build and train every model in this course. 🔧

It's Just a Python Package

PyTorch installs like any other Python package, so you grab it with pip. No special compiler or magic setup is needed to get started.

The Install Command

This single pip install line pulls down PyTorch and its companion packages so your environment is ready to build models.

pip install torch torchvision torchaudio

What torchvision Adds

The torchvision package ships datasets, image transforms, and pretrained models, so you rarely start an image project from scratch.

Import It in Code

Once installed, you bring PyTorch into any script with one line. The convention is to import torch and use it directly, no alias needed.

import torch

The One-Line Sanity Check

To prove the install worked, print the version. If a number appears instead of an error, PyTorch is alive and ready.

import torch
print(torch.__version__)

Reading the Version

A version like 2.3.0 means a successful install. The first number is the major version, which signals big, sometimes breaking, changes.

When Import Fails

A ModuleNotFoundError means Python cannot find torch. Usually you installed into a different environment than the one running your code.

Use a Virtual Environment

A virtual environment keeps PyTorch and its versions isolated per project, so one upgrade never breaks another app on your machine.

python -m venv .venv

Activate, Then Install

Always activate the environment before you pip install, so the package lands where your scripts will actually look for it.

source .venv/bin/activate

CPU Build Is Enough for Now

The default CPU build runs everything in this course. You only need a GPU-specific install later, once your models grow larger.

Quick Check

Let's confirm you know the fastest way to test the install.

Recap

You installed PyTorch with pip in a virtual environment and confirmed it works by printing its version. Your workshop is open for business. 🎉

よくある質問

「PyTorchをインストールしてインポートを確認する」レッスンは無料ですか？

はい。「PyTorchをインストールしてインポートを確認する」の完全なテキストはこのウェブで無料で読めます。インタラクティブに演習し（組み込みコードエディタと24時間対応のAIチューター）、Deep Learning Academyコースの残りをアンロックするには、CoddyKit PROにアップグレードしてください。 Deep Learning Academyコースには全4レッスンが含まれています。

「PyTorchをインストールしてインポートを確認する」で何を学びますか？

pip install torchを実行し、1行の健全性チェックを行いますブラウザで直接実行するハンズオンコードでDeep Learning Academyを演習し、24時間対応のAIチューターがレッスンを進める中での質問に答えます。

Deep Learning Academyを始めるのに経験は必要ですか？

事前経験は必要ありません。CoddyKitのDeep Learning Academyは初級者から上級者向けに構成されているため、ここから始めるか最初から始めて、自分のペースで進むことができます。これはレッスン1/4です。

「PyTorchをインストールしてインポートを確認する」レッスンにはどのくらい時間がかかりますか？

ほとんどのCoddyKitレッスンは約5～10分かかります。各レッスンはコンパクトでインタラクティブなので、着実に進歩し、ウェブとアプリ全体で正確に前回の場所から再開できます。

このDeep Learning Academyレッスンでコードを書いて実行できますか？

はい。すべてのDeep Learning Academyレッスンに組み込みコードエディタが含まれているため、ブラウザでリアルコードを書いて実行し、即座のAIフィードバックを取得できます。ローカル設定は不要です。

このコースのすべてのレッスン

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