Anaconda, actualizează Pytorch la cea mai recentă versiune 1.5 (Programare, Python, Anaconda, Pytorch, Anaconda3)

vpap a intrebat.

Cum aș putea să actualizez PyTorch de la 1.4 -> 1.5 folosind Anaconda, fie prin terminal, fie prin navigator?

Actualizarea Anaconda cu conda update --all a actualizat o parte din pachete, nu toate, inclusiv PyTorch.

Inițial, am instalat PyTorch rulând conda install -c pytorch pytorch

De pe pagina PyTorch Github există comanda

conda install -c pytorch magma-cuda90 # or [magma-cuda92 | magma-cuda100 | magma-cuda101 ] depending on your cuda version

dar mă întreb dacă nu cumva va exista vreun fel de conflict între versiunea deja instalată și aceasta.

Mulțumesc

1 răspunsuri
Berriel

Cea mai recentă versiune stabilă a PyTorch (la data de 06 aprilie 2020) este încă 1.4, după cum puteți vedea aici.

Prin urmare, dacă doriți să instalați build-ul nightly (care este pe cale să ajungă la 1.5) folosind conda, puteți urma instrucțiunile instrucțiunile oficiale:

  • Cuda 10.1:
conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1 -c pytorch-nightly -c defaults -c conda-forge
  • Cuda 9.2:
conda install pytorch torchvision cudatoolkit=9.2 -c pytorch-nightly -c defaults -c conda-forge -c numba/label/dev

sau versiunea doar pentru CPU:

conda install pytorch torchvision cpuonly -c pytorch-nightly -c defaults -c conda-forge

Sau, puteți aștepta ca versiunea 1.5 să fie o versiune stabilă (în prezent, suntem în faza de release candidate 2) și să actualizați pachetul pytorch, așa cum ați fi făcut altfel.


Fiți conștienți de faptul că:

PyTorch 1.4 este ultima versiune care acceptă Python 2

Așadar, dacă treceți la PyTorch 1.5, spuneți la revedere lui Python 2 (Yay!!!).

Comentarii

  • Mulțumiri!!!! Problema cu PyTorch 1.4 este că setarea mărimii nucleului sau a dilatării nu este robustă. În timp ce în PyTorch 1.5 este robustă, adică se aplică automat umplutura la imaginea de intrare dacă dimensiunea finală a kernelului (după dilatare) este mai mare decât imaginea de intrare. Această concluzie se desprinde din verificarea codului aferent din ambele versiuni. Rămânerea în versiunea 1.4, necesită actualizarea codului problematic. Ce părere aveți despre asta? –  > Por vpap.
  • Am folosit nightly build în multe proiecte când am avut nevoie de el. Nu am verificat în mod special aceste cereri de tip pull requests, dar dacă te ajută, dă-i drumul 🙂 Nu uitați să dați upvote dacă acest răspuns v-a ajutat. Și la revedere Python 2 🙂 –  > Por Berriel.
  • @vpap Doar pentru a adăuga un context, următoarele versiuni (cel puțin înainte de 2.x presupun) ar trebui să ofere compatibilitate cu versiunile anterioare (doar următoarele major ar rupe comportamentul anterior, există totuși câteva excepții, vezi răspunsul optimizatorului și planificatorului, astfel încât modificările pe care le primiți ar trebui să îmbunătățească experiența utilizatorului. Dacă nu este cazul și a avut loc o regresie serioasă, ar trebui să faceți o problemă pe repo-ul oficial PyTorch. –  > Por Szymon Maszke.