Instalación con pip/conda: Preparar el entorno para PyTorch

Introducción

La instalación correcta de PyTorch es fundamental para cualquier proyecto que involucre aprendizaje profundo. PyTorch, siendo uno de los frameworks más potentes y flexibles, requiere una configuración cuidadosa para asegurar su optimización y funcionalidad. Este artículo te guiará a través del proceso de instalación utilizando pip y conda, dos de las herramientas más populares para administrar paquetes en Python.

Explicación principal con ejemplos

1. Instalación con pip

pip es una herramienta de línea de comandos que permite instalar y gestionar software Python. Para instalar PyTorch utilizando pip, sigue estos pasos:

# Instala PyTorch en la versión CPU (sin GPU)
pip install torch

# Si tienes una GPU compatible, instala PyTorch con GPU support
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

2. Instalación con conda

conda es un sistema de gestión y de construcción de paquetes para software en Python, que también se puede utilizar para instalar PyTorch:

# Crear un entorno virtual (opcional pero recomendado)
conda create -n pytorch_env python=3.9

# Entrar al entorno virtual
conda activate pytorch_env

# Instala PyTorch con GPU support en el entorno virtual
conda install pytorch torchvision torchaudio cudatoolkit=11.8 -c pytorch

Errores típicos / trampas

1. No instalar la versión compatible con tu sistema operativo y Python

El error más común es intentar instalar una versión de PyTorch que no está compatible con el sistema operativo o la versión de Python instalada. Para evitarlo, asegúrate de consultar los documentos oficiales de PyTorch antes de instalar.

2. Instalar en lugar equivocado

Instalar PyTorch globalmente puede interferir con otros proyectos y paquetes que ya estén instalados. Utiliza entornos virtuales (virtualenv, conda) para evitar conflictos.

3. No configurar la GPU correctamente

Si tienes una GPU y no puedes hacer uso de ella, asegúrate de instalar las dependencias adecuadas. PyTorch utiliza CUDA para acelerar el cálculo en GPUs NVIDIA, por lo que si tu sistema tiene una GPU compatible, debes instalar cudatoolkit junto con PyTorch.

Checklist accionable

1. Verifica la versión de Python: Asegúrate de tener instalada la versión correcta de Python (3.8 - 3.9 para PyTorch).
2. Instala el entorno virtual:

    conda create -n pytorch_env python=3.9
    conda activate pytorch_env

1. Instala pip y conda si no estás seguro de las versiones instaladas.
2. Verifica el sistema operativo: Asegúrate de que la versión de PyTorch es compatible (Windows, Linux o macOS).
3. Instala PyTorch con GPU support:

    pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

1. Verifica la instalación: Ejecuta un código simple para asegurarte de que PyTorch se ha instalado correctamente.
2. Configura las variables de entorno (si es necesario) para que PyTorch utilice la GPU correctamente.

Cierre: Siguientes pasos

Después de completar la configuración inicial, estarás listo para comenzar a construir y entrenar modelos con PyTorch. Sin embargo, hay más en el camino:

• Explora el uso de DataLoader: Familiarízate con cómo cargar datos eficientemente.
• Aprende sobre autograd y tensores: Dominar estos conceptos es crucial para cualquier proyecto de aprendizaje profundo.
• Prueba tu configuración: Trabaja en un mini-proyecto sencillo para asegurarte de que todo funciona como esperas.

Siguiendo estos pasos, tendrás una base sólida para comenzar a explorar el mundo del aprendizaje profundo con PyTorch. ¡Felices codificaciones!