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PyTorch快速开始-Notebook with JupyterHub on K8s

openthings
 openthings
发布于 07/09 15:54
字数 532
阅读 27
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在Kubernetes上的JupyterHub,通过Notebook快速运行PyTorch例程,测试镜像是否可用。

1、快速安装

在我的镜像中,已经将PyTorch、TorchVision打包到JupyterHub for K8s的Notebook镜像中,可以直接使用。

或者,在notebook中进行安装,如下:

%%bash
pip install torch torchvision

2、导入引用库

from __future__ import print_function, division
import os
import torch

3、运行例程

x = torch.rand(5, 3)
print(x)

输出:
tensor([[0.4482, 0.9189, 0.2227],
        [0.3906, 0.4695, 0.1300],
        [0.5034, 0.7224, 0.0471],
        [0.5570, 0.4676, 0.8005],
        [0.0363, 0.2650, 0.1269]])

4、查看torchvision库方法

查看torchvison的信息:

import torchvision
help(torchvision)

输出信息:

Help on package torchvision:

NAME
    torchvision

PACKAGE CONTENTS
    _C
    datasets (package)
    models (package)
    ops (package)
    transforms (package)
    utils
    version

FUNCTIONS
    get_image_backend()
        Gets the name of the package used to load images
    
    set_image_backend(backend)
        Specifies the package used to load images.
        
        Args:
            backend (string): Name of the image backend. one of {'PIL', 'accimage'}.
                The :mod:`accimage` package uses the Intel IPP library. It is
                generally faster than PIL, but does not support as many operations.

VERSION
    0.3.0

FILE
    /opt/conda/lib/python3.6/site-packages/torchvision/__init__.py

5、查看torch库方法

help(torch)

输出信息:

Help on package torch:

NAME
    torch

DESCRIPTION
    The torch package contains data structures for multi-dimensional
    tensors and mathematical operations over these are defined.
    Additionally, it provides many utilities for efficient serializing of
    Tensors and arbitrary types, and other useful utilities.
    
    It has a CUDA counterpart, that enables you to run your tensor computations
    on an NVIDIA GPU with compute capability >= 3.0.

PACKAGE CONTENTS
    _C
    __config__
    _dl
    _jit_internal
    _ops
    _six
    _storage_docs
    _tensor_docs
    _tensor_str
    _thnn (package)
    _torch_docs
    _utils
    _utils_internal
    autograd (package)
    backends (package)
    contrib (package)
    cuda (package)
    distributed (package)
    distributions (package)
    for_onnx (package)
    functional
    hub
    jit (package)
    multiprocessing (package)
    nn (package)
    onnx (package)
    optim (package)
    quasirandom
    random
    serialization
    sparse (package)
    storage
    tensor
    testing (package)
    utils (package)
    version

SUBMODULES
    cpp
    ops

......

 

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