finish PyTorch course part 0.
This commit is contained in:
emil28092005
@@ -1558,16 +1558,373 @@
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||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": null,
|
||||
"execution_count": 14,
|
||||
"id": "e7bb6813",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"outputs": [
|
||||
{
|
||||
"data": {
|
||||
"text/plain": [
|
||||
"(array([1., 2., 3., 4., 5., 6., 7.]),\n",
|
||||
" tensor([1., 2., 3., 4., 5., 6., 7.], dtype=torch.float64))"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
"execution_count": 14,
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"output_type": "execute_result"
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"source": [
|
||||
"import torch\n",
|
||||
"import numpy as np\n",
|
||||
"array = np.arange(1.0, 8.0)\n",
|
||||
"tensor = torch.tensor"
|
||||
"tensor = torch.from_numpy(array)\n",
|
||||
"array, tensor"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 15,
|
||||
"id": "61b93491",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [
|
||||
{
|
||||
"data": {
|
||||
"text/plain": [
|
||||
"(array([2., 3., 4., 5., 6., 7., 8.]),\n",
|
||||
" tensor([1., 2., 3., 4., 5., 6., 7.], dtype=torch.float64))"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
"execution_count": 15,
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"output_type": "execute_result"
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"source": [
|
||||
"array = array + 1\n",
|
||||
"array, tensor"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 17,
|
||||
"id": "41d9fd3a",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [
|
||||
{
|
||||
"data": {
|
||||
"text/plain": [
|
||||
"(tensor([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.]),\n",
|
||||
" array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.], dtype=float32))"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
"execution_count": 17,
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"output_type": "execute_result"
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"source": [
|
||||
"tensor = torch.ones(7)\n",
|
||||
"numpy_tensor = tensor.numpy()\n",
|
||||
"tensor, numpy_tensor"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 18,
|
||||
"id": "8ada9db6",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [
|
||||
{
|
||||
"data": {
|
||||
"text/plain": [
|
||||
"(tensor([2., 2., 2., 2., 2., 2., 2.]),\n",
|
||||
" array([1., 1., 1., 1., 1., 1., 1.], dtype=float32))"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
"execution_count": 18,
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"output_type": "execute_result"
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"source": [
|
||||
"# Change the tensor, keep the array the same\n",
|
||||
"tensor = tensor + 1\n",
|
||||
"tensor, numpy_tensor"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"id": "3af058da",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"## Reproducibility (trying to take the random out of random)"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 25,
|
||||
"id": "0a00667b",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [
|
||||
{
|
||||
"name": "stdout",
|
||||
"output_type": "stream",
|
||||
"text": [
|
||||
"A: tensor([[4.2700e-01, 8.9671e-01, 4.1658e-01, 2.9154e-01],\n",
|
||||
" [3.4190e-02, 3.4361e-01, 3.1516e-01, 2.7454e-04],\n",
|
||||
" [9.2615e-01, 1.6299e-02, 1.7206e-01, 1.8269e-01]])\n",
|
||||
"B: tensor([[0.9275, 0.7377, 0.7251, 0.2588],\n",
|
||||
" [0.4665, 0.1228, 0.1004, 0.6401],\n",
|
||||
" [0.3025, 0.1982, 0.0094, 0.3338]])\n"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"data": {
|
||||
"text/plain": [
|
||||
"tensor([[False, False, False, False],\n",
|
||||
" [False, False, False, False],\n",
|
||||
" [False, False, False, False]])"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
"execution_count": 25,
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"output_type": "execute_result"
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"source": [
|
||||
"random_tensor_A = torch.rand(3, 4)\n",
|
||||
"random_tensor_B = torch.rand(3, 4)\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"print(\"A:\", random_tensor_A)\n",
|
||||
"print(\"B:\", random_tensor_B)\n",
|
||||
"random_tensor_A == random_tensor_B"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 37,
|
||||
"id": "ab5c361b",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [
|
||||
{
|
||||
"data": {
|
||||
"text/plain": [
|
||||
"tensor([[True, True, True, True],\n",
|
||||
" [True, True, True, True],\n",
|
||||
" [True, True, True, True]])"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
"execution_count": 37,
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"output_type": "execute_result"
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"source": [
|
||||
"import torch\n",
|
||||
"import random\n",
|
||||
"RANDOM_SEED=42\n",
|
||||
"torch.manual_seed(seed=RANDOM_SEED)\n",
|
||||
"random_tensor_C = torch.rand(3, 4)\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"torch.random.manual_seed(seed=RANDOM_SEED)\n",
|
||||
"random_tensor_D = torch.rand(3, 4)\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"random_tensor_C == random_tensor_D\n"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"id": "c265868a",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"## Running tensors on GPUs (and making faster computations)"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 38,
|
||||
"id": "30165071",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [
|
||||
{
|
||||
"name": "stdout",
|
||||
"output_type": "stream",
|
||||
"text": [
|
||||
"Sat Jul 4 03:48:48 2026 \n",
|
||||
"+-----------------------------------------------------------------------------------------+\n",
|
||||
"| NVIDIA-SMI 580.159.03 Driver Version: 580.159.03 CUDA Version: 13.0 |\n",
|
||||
"+-----------------------------------------+------------------------+----------------------+\n",
|
||||
"| GPU Name Persistence-M | Bus-Id Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |\n",
|
||||
"| Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap | Memory-Usage | GPU-Util Compute M. |\n",
|
||||
"| | | MIG M. |\n",
|
||||
"|=========================================+========================+======================|\n",
|
||||
"| 0 NVIDIA GeForce RTX 3050 ... Off | 00000000:01:00.0 Off | N/A |\n",
|
||||
"| N/A 38C P0 8W / 74W | 15MiB / 4096MiB | 0% Default |\n",
|
||||
"| | | N/A |\n",
|
||||
"+-----------------------------------------+------------------------+----------------------+\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"+-----------------------------------------------------------------------------------------+\n",
|
||||
"| Processes: |\n",
|
||||
"| GPU GI CI PID Type Process name GPU Memory |\n",
|
||||
"| ID ID Usage |\n",
|
||||
"|=========================================================================================|\n",
|
||||
"| 0 N/A N/A 1997 G /usr/lib/xorg/Xorg 4MiB |\n",
|
||||
"+-----------------------------------------------------------------------------------------+\n"
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"source": [
|
||||
"!nvidia-smi"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 39,
|
||||
"id": "0ef09aeb",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [
|
||||
{
|
||||
"data": {
|
||||
"text/plain": [
|
||||
"True"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
"execution_count": 39,
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"output_type": "execute_result"
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"source": [
|
||||
"import torch\n",
|
||||
"torch.cuda.is_available()"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 40,
|
||||
"id": "cfae87dd",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [
|
||||
{
|
||||
"data": {
|
||||
"text/plain": [
|
||||
"'cuda'"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
"execution_count": 40,
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"output_type": "execute_result"
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"source": [
|
||||
"device = \"cuda\" if torch.cuda.is_available() else \"cpu\"\n",
|
||||
"device"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 41,
|
||||
"id": "50a4a450",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [
|
||||
{
|
||||
"data": {
|
||||
"text/plain": [
|
||||
"1"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
"execution_count": 41,
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"output_type": "execute_result"
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"source": [
|
||||
"torch.cuda.device_count()"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 43,
|
||||
"id": "212ef7c7",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [
|
||||
{
|
||||
"name": "stdout",
|
||||
"output_type": "stream",
|
||||
"text": [
|
||||
"tensor([1, 2, 3]) cpu\n"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"data": {
|
||||
"text/plain": [
|
||||
"tensor([1, 2, 3], device='cuda:0')"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
"execution_count": 43,
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"output_type": "execute_result"
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"source": [
|
||||
"tensor = torch.tensor([1, 2, 3])\n",
|
||||
"print(tensor, tensor.device)\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"tensor_on_gpu = tensor.to(device)\n",
|
||||
"tensor_on_gpu"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 44,
|
||||
"id": "7e7b30a8",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [
|
||||
{
|
||||
"data": {
|
||||
"text/plain": [
|
||||
"array([1, 2, 3])"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
"execution_count": 44,
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"output_type": "execute_result"
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"source": [
|
||||
"tensor_back_on_cpu = tensor_on_gpu.cpu().numpy()\n",
|
||||
"tensor_back_on_cpu"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 45,
|
||||
"id": "4a8a7c7f",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [
|
||||
{
|
||||
"data": {
|
||||
"text/plain": [
|
||||
"tensor([1, 2, 3], device='cuda:0')"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
"execution_count": 45,
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"output_type": "execute_result"
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"source": [
|
||||
"tensor_on_gpu"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": null,
|
||||
"id": "21192ab6",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"source": []
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"metadata": {
|
||||
|
||||
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