Nicht lange fackeln
So installieren Sie das KI-Framework PyTorch ohne Stress
PyTorch ist das Framework der Wahl fürs Training neuronaler Netze. Damit das schnell geht, müssen aber auch die Hardware-Unterstützung, Bibliotheken und die PyTorch-Version zusammenpassen. Wir zeigen die beste Reihenfolge für die Installation.
PyTorch ist ein technisches Wunderwerk. Automatische Backpropagation, automatisch optimierte Berechnungsgraphen, exzellente Hardware-Unterstützung sowohl für die Vektoreinheiten der CPU als auch für CUDA. Ihnen muss nicht mal klar sein, was das alles bedeutet, und trotzdem können Sie dank PyTorchs elegantem Python-Interface mit rund 100 Zeilen Code ein eigenes neuronales Netz definieren und trainieren. Wie genau das geht, erfahren Sie in dieser Artikelreihe, zu der es auch begleitende Erklärvideos gibt (ct.de/ybgy).
Hightech ist nur toll, wenn sie funktioniert und es keine inkompatiblen Komponenten und Versionskonflikte gibt – genau das kommt aber hin und wieder vor. Wir sind über die Jahre immer wieder auf sehr unterschiedliche Art an der Installation von PyTorch gescheitert. Aus diesen Erfahrungen haben wir ein Vorgehen herausdestilliert, mit dem Sie das technische Wunderwerk in den meisten Fällen ohne Frust auf Ihren Rechner bugsieren. Sollte es doch Probleme geben, finden Sie am Ende des Artikels systemspezifische Tipps, um sie zu lösen. Das grundsätzliche Vorgehen ist aber auf allen Systemen gleich.