Erste Schritte mit PyTorch in Fedora 42

Sumantro Mukherjee Version F42 onwards Last review: 2025-05-16

PyTorch ist ein Open-Source-Framework für maschinelles Lernen, entwickelt von Meta AI. Es bietet dynamische Berechnungsdiagramme und automatische Differentiation und ist daher äußerst flexibel und in Wissenschaft und Industrie gleichermaßen beliebt. Das Kernstück von PyTorch, das torch-Modul, ermöglicht leistungsstarke Tensorberechnungen, ähnlich wie NumPy, jedoch mit GPU-Beschleunigung.

Mit Fedora 42 ist PyTorch nun direkt über die Paketverwaltung des Systems verfügbar, was die Installation und Aktualisierung für die Benutzer nahtlos gestaltet.

Installation

Sie können PyTorch mithilfe der Fedora-Paketverwaltung installieren:

sudo dnf install python3-torch

Dadurch werden das Kernpaket torch und die für die Entwicklung mit PyTorch erforderlichen Abhängigkeiten installiert.

Sie können auch „pip“ verwenden, um Pytorch zu installieren:

pip install torch

Die Einrichtung der lokalen Entwicklung mit CUDA ist hier sehr gut dokumentiert: https://pytorch.org/get-started/locally/

Grundlegende Verwendung

Nach der Installation können Sie die Installation überprüfen und sofort mit Tensoren arbeiten.

Import und Versionsüberprüfung

import torch

print("PyTorch version:", torch.__version__)
print("CUDA available:", torch.cuda.is_available())

Tensor-Erzeugung

import torch

# Einen 1D-Tensor erzeugen
a = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0])
print("Tensor a:", a)

# Zufälliger Tensor
b = torch.rand(3)
print("Tensor b:", b)

# Zwei Tensoren hinzufügen
c = a + b
print("Sum a + b:", c)

Mehr erfahren

Für Tutorials, einen Modell-Zoo und die vollständige Dokumentation besuchen Sie:

Rückmeldungen

Sollten Sie auf Probleme stoßen oder Verbesserungsvorschläge für das Fedora-Paket haben, melden Sie einen Fehler unter https://bugzilla.redhat.com oder kontaktieren Sie die Fedora AI SIG bei.

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