


Menggunakan aplikasi pytorch di Ubuntu boleh dilakukan dengan mengikuti langkah -langkah berikut:
1. Pasang python dan pip
Pertama, pastikan Python dan PIP sudah dipasang pada sistem anda. Anda boleh memasangnya menggunakan arahan berikut:
Kemas kini sudo apt sudo apt memasang python3 python3-pip
2. Buat persekitaran maya (pilihan)
Untuk mengasingkan persekitaran projek anda, disarankan untuk mewujudkan persekitaran maya:
python3 -m venv myenv sumber myenv/bin/aktifkan
3. Pasang Pytorch
Pilih arahan pemasangan pytorch yang sesuai berdasarkan konfigurasi perkakasan anda (CPU atau GPU). Anda boleh mencari arahan pemasangan yang sesuai di laman web rasmi Pytorch .
Pasang versi CPU:
Pip Pasang Torch Torchvision Torchaudio
Pasang versi GPU (NVIDIA GPU dan CUDA diperlukan):
PIP Pasang Torch Torchvision Torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113
Sila pilih URL yang sesuai mengikut versi CUDA anda. Sebagai contoh, jika anda menggunakan CUDA 11.3, gunakan arahan di atas.
4. Pasang kebergantungan lain
Pasang perpustakaan Python yang diperlukan mengikut keperluan permohonan anda:
Pip Pasang Numpy Pandas Matplotlib
5. Tulis aplikasi pytorch anda
Buat fail python baru (seperti app.py) dan tulis kod pytorch anda.
obor import import obor.nn sebagai nn import obor.Optim sebagai Optim # Tentukan Simpleenet Kelas Rangkaian Neural Mudah (NN.Module): def __init __ (diri): super (simpleNet, diri) .__ init __ () self.fc = nn.linear (784, 10) def forward (diri, x): x = x.view (-1, 784) x = self.fc (x) Kembali x # Buat model contoh model = simpleNet () # Tentukan fungsi kehilangan dan kriteria pengoptimum = nn.crossentropyloss () Optimizer = Optim.SGD (Model.Parameters (), LR = 0.01) # Contoh data (sebahagian daripada dataset MNIST) input = obor.randn (64, 1, 28, 28) Labels = obor.randint (0, 10, (64,)) # Output penyebaran ke hadapan = model (input) kerugian = kriteria (output, label) # Backpropagation dan pengoptimuman pengoptimuman.zero_grad () kerugian.backward () Optimizer.Step () cetak (f'loss: <span>{loss.item ()} '</span> )
6. Jalankan permohonan anda
Jalankan skrip python anda di terminal:
python app.py
7. Digunakan ke persekitaran pengeluaran (pilihan)
Jika anda ingin menggunakan aplikasi anda ke persekitaran pengeluaran, pertimbangkan kaedah berikut:
Buat aplikasi web menggunakan Flask atau Django
Anda boleh menggunakan Flask atau Django untuk membuat aplikasi web dan mengintegrasikan model PyTorch ke dalamnya.
Kontena dengan Docker
Menggunakan Docker dengan mudah boleh membungkus aplikasi anda dan kebergantungan mereka ke dalam bekas untuk penggunaan mudah dan skala.
# Buat Dockerfile Dari Python: 3.9-Slim Workdir /App Salin keperluan.txt syarat.txt Jalankan PIP Pasang -R Keperluan.txt Salin. . Cmd ["python", "app.py"]
# keperluan.txt Torch Torchvision Torchaudio Flask
Bina dan jalankan bekas Docker:
Docker Build -t my-pytorch-app. Docker Run -P 5000: 5000 My-Pytorch-App
Melalui langkah -langkah di atas, anda boleh berjaya menggunakan aplikasi pytorch anda di Ubuntu.
Atas ialah kandungan terperinci Cara Menggunakan Aplikasi PyTorch di Ubuntu. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Untuk merealisasikan pembetulan ralat teks dan pengoptimuman sintaks dengan AI, anda perlu mengikuti langkah -langkah berikut: 1. Pilih model AI atau API yang sesuai, seperti Baidu, Tencent API atau perpustakaan NLP sumber terbuka; 2. Panggil API melalui curl atau Guzzle PHP dan memproses hasil pulangan; 3. Maklumat pembetulan ralat paparan dalam aplikasi dan membenarkan pengguna memilih sama ada untuk mengadopsinya; 4. Gunakan php-l dan php_codesniffer untuk pengesanan sintaks dan pengoptimuman kod; 5. Secara berterusan mengumpul maklum balas dan mengemas kini model atau peraturan untuk meningkatkan kesannya. Apabila memilih AIAPI, fokus pada menilai ketepatan, kelajuan tindak balas, harga dan sokongan untuk PHP. Pengoptimuman kod harus mengikuti spesifikasi PSR, gunakan cache yang munasabah, elakkan pertanyaan bulat, mengkaji semula kod secara berkala, dan gunakan x

Input suara pengguna ditangkap dan dihantar ke backend PHP melalui API Mediarecorder JavaScript front-end; 2. PHP menjimatkan audio sebagai fail sementara dan memanggil STTAPI (seperti Pengiktirafan Suara Google atau Baidu) untuk mengubahnya menjadi teks; 3. PHP menghantar teks kepada perkhidmatan AI (seperti Openaigpt) untuk mendapatkan jawapan pintar; 4. PHP kemudian memanggil TTSAPI (seperti sintesis Baidu atau Google Voice) untuk menukar balasan ke fail suara; 5. PHP mengalir fail suara kembali ke bahagian depan untuk bermain, menyelesaikan interaksi. Seluruh proses dikuasai oleh PHP untuk memastikan hubungan lancar antara semua pautan.

Apabila memilih rangka kerja PHP yang sesuai, anda perlu mempertimbangkan secara komprehensif mengikut keperluan projek: Laravel sesuai untuk pembangunan pesat dan menyediakan enjin template eloquentorm dan bilah, yang mudah untuk operasi pangkalan data dan rendering bentuk dinamik; Symfony lebih fleksibel dan sesuai untuk sistem kompleks; Codeigniter adalah ringan dan sesuai untuk aplikasi mudah dengan keperluan prestasi tinggi. 2. Untuk memastikan ketepatan model AI, kita perlu memulakan dengan latihan data berkualiti tinggi, pemilihan penunjuk penilaian yang munasabah (seperti ketepatan, penarikan balik, nilai F1), penilaian prestasi biasa dan penalaan model, dan memastikan kualiti kod melalui ujian unit dan ujian integrasi, sambil terus memantau data input untuk mencegah data drift. 3. Banyak langkah diperlukan untuk melindungi privasi pengguna: menyulitkan dan menyimpan data sensitif (seperti AES

Terdapat tiga cara utama untuk menetapkan pembolehubah persekitaran dalam PHP: 1. Konfigurasi global melalui php.ini; 2. Melalui pelayan web (seperti setenv Apache atau fastcgi_param of nginx); 3. Gunakan fungsi Putenv () dalam skrip PHP. Antaranya, php.ini sesuai untuk konfigurasi global dan jarang mengubah konfigurasi, konfigurasi pelayan web sesuai untuk senario yang perlu diasingkan, dan putenv () sesuai untuk pembolehubah sementara. Dasar kegigihan termasuk fail konfigurasi (seperti php.ini atau konfigurasi pelayan web), fail .Env dimuatkan dengan perpustakaan dotenv, dan suntikan dinamik pembolehubah dalam proses CI/CD. Maklumat sensitif pengurusan keselamatan harus dielakkan dengan keras, dan disyorkan untuk digunakan.

Untuk membolehkan bekas PHP menyokong pembinaan automatik, terasnya terletak pada mengkonfigurasi proses integrasi berterusan (CI). 1. Gunakan Dockerfile untuk menentukan persekitaran PHP, termasuk imej asas, pemasangan lanjutan, pengurusan ketergantungan dan tetapan kebenaran; 2. Konfigurasi alat CI/CD seperti Gitlabci, dan tentukan peringkat binaan, ujian dan penempatan melalui fail .gitlab-ci.yml untuk mencapai pembinaan, pengujian dan penggunaan automatik; 3. Mengintegrasikan kerangka ujian seperti PHPUnit untuk memastikan ujian secara automatik dijalankan selepas perubahan kod; 4. Gunakan strategi penempatan automatik seperti Kubernet untuk menentukan konfigurasi penempatan melalui fail penyebaran.yaml; 5. Mengoptimumkan Dockerfile dan mengamalkan pembinaan pelbagai peringkat

Menggunakan imej asas PHP yang betul dan mengkonfigurasi persekitaran docker yang dioptimumkan prestasi yang selamat adalah kunci untuk mencapai pengeluaran siap. 1. Pilih PHP: 8.3-fpm-alpine sebagai imej asas untuk mengurangkan permukaan serangan dan meningkatkan prestasi; 2. Lumpuhkan fungsi berbahaya melalui php.ini adat, matikan paparan ralat, dan aktifkan Opcache dan JIT untuk meningkatkan keselamatan dan prestasi; 3. Gunakan nginx sebagai proksi terbalik untuk menyekat akses kepada fail sensitif dan memajukan permintaan PHP dengan betul kepada PHP-FPM; 4. Gunakan imej pengoptimuman pelbagai peringkat untuk menghapuskan kebergantungan pembangunan, dan menubuhkan pengguna bukan akar untuk menjalankan bekas; 5. Supervisord pilihan untuk menguruskan pelbagai proses seperti Cron; 6. Sahkan bahawa tiada kebocoran maklumat sensitif sebelum penggunaan

Gunakan sendi Seaborn untuk dengan cepat menggambarkan hubungan dan pengedaran antara dua pembolehubah; 2. 3. Tambah garis regresi dan maklumat ketumpatan kepada jenis = "reg", dan gabungkan marginal_kws untuk menetapkan gaya plot tepi; 4. Apabila jumlah data besar, disarankan untuk menggunakan "hex"

Membina persekitaran kontena tugas PHP yang bebas boleh dilaksanakan melalui Docker. Langkah -langkah khusus adalah seperti berikut: 1. Pasang Docker dan DockerCompose sebagai asas; 2. Buat direktori bebas untuk menyimpan fail Dockerfile dan Crontab; 3. Tulis Dockerfile untuk menentukan persekitaran PHPCLI dan memasang cron dan sambungan yang diperlukan; 4. Tulis fail crontab untuk menentukan tugas masa; 5. Tulis direktori script-compose.yml mount dan konfigurasikan pembolehubah persekitaran; 6. Mulakan bekas dan sahkan log. Berbanding dengan melaksanakan tugas masa dalam bekas web, bekas bebas mempunyai kelebihan pengasingan sumber, persekitaran murni, kestabilan yang kuat, dan pengembangan yang mudah. Untuk memastikan penangkapan dan penangkapan ralat
