PyTorch

PyTorch项目是一个Python包，提供GPU加速张量计算和用于构建深度学习网络的高级功能。有关授权的详细信息，请参阅PyTorchGitHub上的许可证文件．

要监视和调试PyTorch模型，请考虑使用TensorBoard．

PyTorch包含在Databricks Runtime for Machine Learning中。如果您正在使用Databricks Runtime，请参见安装PyTorch有关安装PyTorch的说明。

请注意

这不是一个全面的PyTorch指南。有关更多信息，请参见PyTorch网站．

单节点分布式训练

要测试和迁移单机工作流，请使用单节点集群．

有关深度学习的分布式训练选项，请参见分布式训练．

例如笔记本电脑

PyTorch笔记本

在新标签页打开笔记本

安装PyTorch

Databricks ML运行时

Databricks运行时机器学习包含PyTorch，这样你就可以创建集群并开始使用PyTorch。有关您正在使用的Databricks Runtime ML版本中安装的PyTorch版本，请参阅发布说明．

砖运行时

Databricks建议您使用Databricks运行时机器学习．但是，如果你必须使用砖运行时， PyTorch可以安装为Databricks PyPI库．下面以安装PyTorch 1.5.0为例:

在GPU集群上安装pytorch而且torchvision通过指定以下内容:
- 火炬= = 1.5.0
- torchvision = = 0.6.0

在CPU集群上安装pytorch而且torchvision通过使用以下轮子文件:

                https://download.pytorch.org/whl/cpu/torch-1.5.0%2Bcpu-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl https://download.pytorch.org/whl/cpu/torchvision-0.6.0%2Bcpu-cp37-cp37m-linux_x86_64.whl
               