PyTorch Kurun ve İçeri Aktarmayı Doğrulayın

Herhangi bir şeyi eğitmeden önce bir araç setine ihtiyacınız vardır. PyTorch, bu kurstaki tüm modelleri oluşturmak ve eğitmek için kullanacağınız kütüphanedir. 🔧

PyTorch da diğer Python paketleri gibi kurulur; bu nedenle onu pip ile edinirsiniz. Başlamak için özel bir derleyiciye veya sihirli bir kuruluma gerek yoktur.

Bu tek pip install satırı, PyTorch'u ve yardımcı paketlerini indirerek ortamınızı model oluşturmaya hazırlar.

torchvision paketi veri kümeleri, görüntü dönüşümleri ve önceden eğitilmiş modeller sunar; böylece bir görüntü projesine nadiren sıfırdan başlarsınız.

Kurulum tamamlandıktan sonra PyTorch'u tek satırla herhangi bir betiğe getirirsiniz. Geleneksel kullanım, import torch yazıp bir takma ad gerekmeksizin doğrudan kullanmaktır.

Kurulumun çalıştığını doğrulamak için sürümü yazdırın. Hata yerine bir sayı görünüyorsa PyTorch çalışıyor ve hazır demektir.

2.3.0 gibi bir sürüm, kurulumun başarılı olduğu anlamına gelir. İlk sayı, büyük ve bazen geriye dönük uyumsuz değişiklikleri belirten ana sürümdür.

ModuleNotFoundError, Python'un torch'u bulamadığı anlamına gelir. Genellikle kurulumu, kodunuzu çalıştıran ortamdan farklı bir ortama yapmışsınızdır.

Bir sanal ortam, PyTorch'u ve sürümlerini proje bazında yalıtılmış hâlde tutar. Böylece bir yükseltme makinenizdeki başka bir uygulamayı bozmaz.

Paketi betiklerinizin gerçekten arayacağı yere kurmak için pip install komutunu çalıştırmadan önce ortamı her zaman etkinleştirin.

Varsayılan CPU derlemesi, bu kurstaki her şeyi çalıştırır. Yalnızca modelleriniz büyüdüğünde, ileride GPU'ya özel bir kuruluma ihtiyaç duyarsınız.

PyTorch'u sanal bir ortamda pip ile kurdunuz ve sürümünü yazdırarak çalıştığını doğruladınız. Çalışma ortamınız artık hazır. 🎉