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# PyTorch
## PyTorch 활성화
프레임워크의 안정적인 Conda 패키지가 출시되면 테스트 후 DLAMI에 사전 설치됩니다. 테스트되지 않은 최신 야간 구축을 실행하려는 경우 수동으로 [PyTorch의 야간 구축 설치(실험)](#tutorial-pytorch-install)를 수행할 수 있습니다.
현재 설치된 프레임워크를 활성화하려면 Conda를 사용하는 DLAMI에서 다음 지침을 따릅니다.
CUDA 및 MKL-DNN이 있는 Python 3의 PyTorch인 경우 다음 명령을 실행하세요.
```
$ source activate pytorch_p310
```
iPython 터미널을 시작합니다.
```
(pytorch_p310)$ ipython
```
빠른 PyTorch 프로그램을 실행합니다.
```
import torch
x = torch.rand(5, 3)
print(x)
print(x.size())
y = torch.rand(5, 3)
print(torch.add(x, y))
```
출력된 최초 임의 어레이와 그 키기, 그리고 또 다른 임의 어레이가 추가된 것을 볼 수 있습니다.
## PyTorch의 야간 구축 설치(실험)
**야간 구축에서 PyTorch를 설치하는 방법**
Conda를 사용하는 DLAMI의 두 가지 PyTorch Conda 환경 중 하나 또는 모두에 최신 PyTorch 빌드를 설치할 수 있습니다.
1.
+ (Python 3에 대한 옵션) - Python 3 PyTorch 환경을 활성화합니다.
```
$ source activate pytorch_p310
```
1. 나머지 단계에서는 `pytorch_p310` 환경을 사용하고 있다고 가정합니다. 현재 설치된 PyTorch를 제거합니다.
```
(pytorch_p310)$ pip uninstall torch
```
1.
+ (GPU 인스턴스에 대한 옵션) - CUDA.0이 포함된 PyTorch의 최신 야간 빌드를 설치합니다.
```
(pytorch_p310)$ pip install torch_nightly -f https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu100/torch_nightly.html
```
+ (CPU 인스턴스에 대한 옵션) - GPU가 없는 인스턴스에 대한 PyTorch의 최신 야간 구축을 설치합니다.
```
(pytorch_p310)$ pip install torch_nightly -f https://download.pytorch.org/whl/nightly/cpu/torch_nightly.html
```
1. 최신 야간 구축을 성공적으로 설치했는지 확인하려면 IPython 터미널을 시작하고 PyTorch의 버전을 점검합니다.
```
(pytorch_p310)$ ipython
```
```
import torch
print (torch.__version__)
```
출력은 `1.0.0.dev20180922`와 비슷하게 인쇄됩니다.
1. PyTorch 야간 구축이 MNIST 예제에 효과적으로 작동하는지 확인하려면 PyTorch의 예제 리포지토리에서 테스트 스크립트를 실행할 수 있습니다.
```
(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
```
## 추가 자습서
추가 자습서와 예제는 프레임워크의 공식 설명서, [PyTorch 설명서](http://pytorch.org/docs/master/), 그리고 [PyTorch](http://pytorch.org) 웹 사이트를 참조하세요.