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# PyTorch
<a name="tutorial-pytorch"></a>

## PyTorch の有効化
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フレームワークの安定版 Conda パッケージがリリースされると、DLAMI でテストされ事前にインストールされます。テストされていない最新のナイトリービルドを実行する場合は、手動で「[PyTorch のナイトリービルド (実験段階) をインストールする](#tutorial-pytorch-install)」ことができます。

現在インストールされているフレームワークをアクティブ化するには、使用する Deep Learning AMI with Conda に関する以下の手順に従います。

Python 3 ベースの PyTorch を CUDA と MKL-DNN で使用する場合は、以下のコマンドを実行します。

```
$ source activate pytorch_p310
```

iPython ターミナルを起動します。

```
(pytorch_p310)$ ipython
```

クイック PyTorch プログラムを実行します。

```
import torch
x = torch.rand(5, 3)
print(x)
print(x.size())
y = torch.rand(5, 3)
print(torch.add(x, y))
```

最初のランダムな配列が出力された後、そのサイズが出力され、次に別のランダムな配列が追加で出力されます。

## PyTorch のナイトリービルド (実験段階) をインストールする
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**ナイトリービルドから PyTorch をインストールする方法**

最新の PyTorch ビルドを Deep Learning AMI with Conda の PyTorch Conda 環境のいずれかまたは両方にインストールできます。

1. 
   + (Python 3 用オプション) - Python 3 PyTorch 環境を有効化します。

     ```
     $ source activate pytorch_p310
     ```

1. 残りの手順は、`pytorch_p310` 環境を使用していることを前提としています。現在インストールされている PyTorch を削除します。

   ```
   (pytorch_p310)$ pip uninstall torch
   ```

1. 
   + (GPU インスタンス用オプション) - PyTorch と CUDA.0 の最新ナイトリービルドをインストールします:

     ```
     (pytorch_p310)$ pip install torch_nightly -f https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu100/torch_nightly.html
     ```
   + (CPU インスタンス用オプション) - GPU を持たないインスタンスの場合は PyTorch の最新ナイトリービルドをインストールします:

     ```
     (pytorch_p310)$ pip install torch_nightly -f https://download.pytorch.org/whl/nightly/cpu/torch_nightly.html
     ```

1. 最新のナイトリービルドが正常にインストールされたことを確認するには、IPython ターミナルを起動して PyTorch のバージョンを確認します。

   ```
   (pytorch_p310)$ ipython
   ```

   ```
   import torch
   print (torch.__version__)
   ```

   出力は `1.0.0.dev20180922` のように表示されます。

1. PyTorch ナイトリービルドが MNIST のサンプルで正常に機能することを確認するには、PyTorch のサンプルリポジトリからテストスクリプトを実行します。

   ```
   (pytorch_p310)$ cd ~
   (pytorch_p310)$ git clone https://github.com/pytorch/examples.git pytorch_examples
   (pytorch_p310)$ cd pytorch_examples/mnist
   (pytorch_p310)$ python main.py || exit 1
   ```

## 他のチュートリアル
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他のチュートリアルおよび例については、フレームワークの公式ドキュメントである [PyTorch ドキュメント](http://pytorch.org/docs/master/)と [PyTorch](http://pytorch.org) のウェブサイトを参照してください。