Установите PyTorch и проверьте импорт
Выполните pip install torch и проведите однострочную проверку
«Установите PyTorch и проверьте импорт» — бесплатный урок Deep Learning Academy на CoddyKit. Это урок 1 из 4. Ты можешь прочитать весь урок бесплатно ниже — а потом практиковать его прямо в браузере с встроенным редактором кода и ИИ-репетитором 24/7. Это часть пути обучения Deep Learning Academy, и твой прогресс синхронизируется между веб-версией и приложением CoddyKit. Курс Deep Learning Academy содержит 4 уроков всего.
Части этого урока еще не переведены и отображаются на английском.
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 torchaudioWhat 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 torchThe 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 .venvActivate, 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/activateCPU 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. 🎉
Часто задаваемые вопросы
Урок «Установите PyTorch и проверьте импорт» бесплатный?
Да — полный текст урока «Установите PyTorch и проверьте импорт» бесплатно доступен здесь в веб-версии. Чтобы практиковать его интерактивно (встроенный редактор кода и ИИ-репетитор 24/7) и разблокировать остальной курс Deep Learning Academy, подпишись на CoddyKit PRO. Курс Deep Learning Academy содержит 4 уроков всего.
Чему я научусь в уроке «Установите PyTorch и проверьте импорт»?
Выполните pip install torch и проведите однострочную проверку Ты практикуешь Deep Learning Academy с помощью реального кода, который запускаешь прямо в браузере, и ИИ-репетитор 24/7 отвечает на твои вопросы во время урока.
Нужен ли мне опыт, чтобы начать Deep Learning Academy?
Предыдущий опыт не требуется. Deep Learning Academy на CoddyKit структурирован для всех уровней — от новичков до продвинутых, поэтому ты можешь начать отсюда или с самого начала и учиться в своем темпе. Это урок 1 из 4.
Сколько времени занимает урок «Установите PyTorch и проверьте импорт»?
Большинство уроков CoddyKit занимают около 5–10 минут. Каждый из них компактный и интерактивный, поэтому ты постоянно делаешь прогресс и продолжаешь с того же места в веб-версии и приложении.
Можно ли писать и запускать код в этом уроке Deep Learning Academy?
Да. Каждый урок Deep Learning Academy включает встроенный редактор кода, поэтому ты пишешь и запускаешь реальный код прямо в браузере и получаешь моментальную обратную связь от AI — локальная установка не требуется.
Все уроки этого курса
- Установите PyTorch и проверьте импорт
- CPU, GPU или MPS: выберите устройство
- Ноутбуки, скрипты и воспроизводимые начальные значения
- Ваш первый torch.tensor