PyTorch es una biblioteca de código abierto para Machine Learning y Deep Learning basado en la biblioteca de Torch. Se usa para aplicaciones de Visión por Computadora y Procesamiento de Lenguaje Natural.

Se sugiere el trabajo con PyTorch en entornos virtuales:

1. Crear un entorno virtual con Anaconda, por ejemplo pytorch_gpu

2. Activar el entorno virtual

source ~/.bashrc
conda activate pytorch_gpu

3. Realizar la instalación de las bibliotecas necesarias en el entorno virtual

conda install cudatoolkit=10.2 torchvision==0.6.1 pytorch==1.5.1 -c pytorch

4. Verificar el funcionamiento de PyTorch. Para ello, se puede desarrollar un código en Python con el siguiente contenido y enviarlo a ejecutar con el comando sbatch:

import torch
x = torch.rand(5,3)
print(x)
print("Torch cuda is available = ", torch.cuda.is_available())
print("Torch cuda current device = " torch.cuda.current_device())
print("Torch cuda device 0 = ", torch.cuda.device(0))
print("Torch cuda device count = ", torch.cuda.device_count())
print("Torch cuda device name = ", torch.cuda.get_device_name())