Читать книгу PyTorch für Deep Learning - Ian Pointer - Страница 14

Softwareversionen

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Der Code in diesem Buch wurde mit den folgenden Versionen auf Funktionsfähigkeit getestet: Python 3.6.9, PyTorch (torch) 1.6.0 (bis auf den Code im Abschnitt »Faster R-CNN und Mask R-CNN« auf Seite 203, der PyTorch-Version 1.0 nutzt), torchvision 0.7.0, torchtext 0.7.0 und torchaudio 0.6.0. Auf der GitHub-Seite des Buchs finden Sie Dateien mit einer vollständigen Auflistung aller genutzten Versionen. Diese können Sie zur Versionskontrolle nutzen, insbesondere dann, wenn Sie die Installationen lokal vornehmen möchten und in einer eigens dafür vorgesehenen virtuellen Umgebung arbeiten.

Sollten Sie mit dem Paketverwaltungsprogramm pip arbeiten, empfehle ich Ihnen, mit dem Befehl python3 -m venv .venv von Ihrer Kommandozeile aus (wenn Sie sich im Zielordner befinden) eine virtuelle Umgebung einzurichten (https://docs.python.org/3/library/venv.html#module-venv). Nach Aktivierung der virtuellen Umgebung können Sie auf Basis der Datei requirements.txt alle notwendigen Bibliotheken und Pakete mit dem Befehl pip install -r requirement.txt installieren. Wenn Sie sich für conda entscheiden, steht Ihnen eine Datei namens environment.yml zur Verfügung, mit der Sie die Installationen mit dem Befehl conda env create durchführen können. Auf gleiche Weise können Sie auch die Version bei der Installation einzelner Pakete kontrollieren. Beispielsweise könnten Sie die Befehle pip install torch==1.6.0 oder conda install torch==1.6.0 ausführen, um die Installation von PyTorch-Version 1.6.0 zu gewährleisten.

Es ist nicht auszuschließen, dass Veränderungen an den zugrunde liegenden Bibliotheken oder Paketen vorgenommen werden oder dass sich Schnittstellendefinitionen verändern. Sollten Sie einmal feststellen, dass der Code nicht wie gewünscht läuft, zögern Sie nicht, im Repository auf GitHub (https://oreil.ly/pytorch-github) nachzusehen, ob neuere Codeversionen verfügbar sind (oder gesonderte Branches) oder ob es offene oder geschlossene Issues gibt, die Ihnen bei Ihrem Problem weiterhelfen könnten.

PyTorch für Deep Learning

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