Thông báo: Download 4 khóa học Python từ cơ bản đến nâng cao tại đây.
Hướng dẫn cài đặt PyTorch với Deep Learning
Đây là bài đầu tiên trong loạt hướng dẫn về PyTorch. PyTorch là một framework học sâu (deep learning) mạnh mẽ và dễ sử dụng. Trong phần này, bạn sẽ học cách cài đặt PyTorch trên máy tính của mình, cụ thể là qua Anaconda.

Các đoạn mã từ khóa học này được đăng trên GitHub.
.png)
Cách cài đặt PyTorch qua Anaconda
Bước 1: Truy cập trang tải PyTorch
Hãy vào trang chính thức của PyTorch tại pytorch.org.
Trên trang này, bạn sẽ chọn các thông số cài đặt phù hợp với hệ điều hành và yêu cầu của mình.
Hướng dẫn chọn thông số:
- Hệ điều hành (OS):
Chọn hệ điều hành của bạn, ví dụ Mac, Windows, hoặc Linux. - Package:
Chọn conda (nếu bạn dùng Anaconda) hoặc pip tùy nhu cầu. - Ngôn ngữ Python:
Ví dụ chọn Python 3.7. - CUDA Version (nếu cần GPU):
Nếu muốn dùng GPU, chọn phiên bản CUDA 10.1.
Bước 2: Cài đặt CUDA (Chỉ khi sử dụng GPU)
Nếu máy của bạn có card màn hình NVIDIA và bạn muốn chạy PyTorch với hỗ trợ GPU, cần cài đặt CUDA Toolkit.
CUDA Toolkit cung cấp môi trường phát triển ứng dụng tận dụng khả năng tính toán của GPU.
Hướng dẫn cài đặt CUDA:
- Truy cập trang CUDA Toolkit Downloads.
- Chọn phiên bản 10.1 (Legacy releases → 10.1 Update 2).
- Chọn hệ điều hành của bạn (ví dụ Windows 10 hoặc Linux).
- Tải về và tiến hành cài đặt theo hướng dẫn.
Bước 3: Tạo môi trường Conda
Sử dụng Anaconda để tạo một môi trường Python mới, giúp bạn quản lý các gói và thư viện dễ dàng hơn.
Lệnh Tạo Môi Trường:
conda create -n pytorch python=3.7
-n pytorch: Tên môi trường làpytorch. Bạn có thể thay đổi tên nếu muốn.python=3.7: Sử dụng Python phiên bản 3.7.
Kích Hoạt Môi Trường:
conda activate pytorch
Bước 4: Cài đặt PyTorch
Trong môi trường vừa tạo, cài đặt PyTorch và các thư viện cần thiết.
Có hai trường hợp:
Không Sử Dụng GPU:
Bài viết này được đăng tại [free tuts .net]
conda install pytorch torchvision -c pytorch
Sử Dụng GPU (CUDA):
conda install pytorch torchvision cudatoolkit=10.1 -c pytorch
Bước 5: Kiểm tra cài đặt
Sau khi cài đặt xong, hãy kiểm tra xem PyTorch hoạt động ổn định không.
Ví Dụ:
import torch
# Tạo ma trận ngẫu nhiên 5x3
x = torch.rand(5, 3)
print(x)
# Kiểm tra xem GPU có sẵn hay không
print("CUDA Available:", torch.cuda.is_available())
Nếu mã chạy đúng, bạn sẽ thấy:
- Một ma trận ngẫu nhiên được in ra.
- Trạng thái CUDA (
Truenếu GPU được hỗ trợ).
Kết bài
Bạn đã thiết lập PyTorch thành công và sẵn sàng để bắt đầu hành trình học máy sâu!
Nếu gặp lỗi trong quá trình cài đặt, hãy kiểm tra phiên bản Python và các thư viện tương thích hoặc kiểm tra tài liệu chính thức của PyTorch để được hỗ trợ. Chúc bạn thành công!

Các kiểu dữ liệu trong C ( int - float - double - char ...)
Thuật toán tìm ước chung lớn nhất trong C/C++
Cấu trúc lệnh switch case trong C++ (có bài tập thực hành)
ComboBox - ListBox trong lập trình C# winforms
Random trong Python: Tạo số random ngẫu nhiên
Lệnh cin và cout trong C++
Cách khai báo biến trong PHP, các loại biến thường gặp
Download và cài đặt Vertrigo Server
Thẻ li trong HTML
Thẻ article trong HTML5
Cấu trúc HTML5: Cách tạo template HTML5 đầu tiên
Cách dùng thẻ img trong HTML và các thuộc tính của img
Thẻ a trong HTML và các thuộc tính của thẻ a thường dùng