PyTorch est une bibliothèque d'apprentissage automatique open source reposant sur la bibliothèque Torch, utilisée pour des applications telles que la vision par ordinateur et le traitement du langage naturel. Il s'agit d'un logiciel open source et gratuit distribué sous la licence BSD modifiée.
Vous pouvez utiliser PyTorch pour implémenter un détecteur d'objets basé sur You Only Look Once (YOLO) v3. YOLO est un algorithme de détection d'objets qui utilise des fonctionnalités apprises par un réseau neuronal convolutif.
Installer YOLO
YOLO est une implémentation minimale de PyTorch, avec une prise en charge de la formation, de l'inférence et de l'évaluation. PyTorch est une bibliothèque d'apprentissage automatique (ML) que vous pouvez utiliser avec vSphere Bitfusion. Les tests YOLO sont des applications d'apprentissage automatique open source conçues pour tester les performances de votre déploiement vSphere Bitfusion.
Conditions préalables
- Vérifiez que vous avez installé un client vSphere Bitfusion.
- Vérifiez que vous avez installé NVIDIA CUDA et NVIDIA cuDNN sur votre système d'exploitation Linux.
- Vérifiez que votre machine virtuelle dispose d'au moins 150 Go d'espace libre.
Procédure
Exécuter des tests YOLO
En exécutant les tests YOLO, vous pouvez vérifier les performances des charges de travail ML dans votre environnement vSphere Bitfusion.
Conditions préalables
- Vérifiez que vous avez installé un client vSphere Bitfusion.
- Vérifiez que vous avez installé CUDA et cuDNN sur votre distribution Linux.
- Vérifiez que vous avez installé YOLO et les scripts de test YOLO.
Procédure
Résultats
Vous pouvez désormais exécuter des tests YOLO dans vSphere Bitfusion avec des GPU partagés à partir d'un serveur distant. Les tests vous aident à comprendre comment utiliser YOLO dans le cadre de l'apprentissage automatique.