PyTorch プロジェクト は、高度な学習ネットワークを構築するための、GPU による高速な計算と高レベルの機能を提供する Python パッケージです。PyTorch project is a Python package that provides GPU accelerated tensor computation and high level functionalities for building deep learning networks. ライセンスの詳細については、 GitHub の PyTorch ライセンスドキュメントを参照してください。For licensing details, see the PyTorch license doc on GitHub.

PyTorch モデルを監視してデバッグするには、「整理」を使用することを検討してください。To monitor and debug your PyTorch models, consider using TensorBoard.

次のセクションでは、Azure Databricks での PyTorch のインストールに関するガイダンスを提供し、PyTorch プログラムの実行例を示します。The following sections provide guidance on installing PyTorch on Azure Databricks and give an example of running PyTorch programs.


これは、PyTorch の包括的なガイドではありません。This is not a comprehensive guide to PyTorch. PyTorch の web サイトを参照してください。Refer to the PyTorch website.

PyTorch をインストールするInstall PyTorch

ML の Databricks RuntimeDatabricks Runtime for ML

Machine Learning の Databricks Runtime には PyTorch が含まれているため、クラスターを作成し、PyTorch の使用を開始できます。Databricks Runtime for Machine Learning includes PyTorch so you can create the cluster and start using PyTorch. 使用している Databricks Runtime ML バージョンにインストールされている PyTorch のバージョンについては、 リリースノートを参照してください。For the version of PyTorch installed in the Databricks Runtime ML version you are using, see the release notes.

Databricks ランタイムDatabricks Runtime

Machine Learning には Databricks Runtimeに含まれている PyTorch を使用することをお勧めします。We recommend using the PyTorch included on Databricks Runtime for Machine Learning. ただし、 Databricks Runtimeを使用する必要がある場合は、 Databricks PyPI ライブラリとして PyTorch をインストールできます。However, if you must use Databricks Runtime, PyTorch can be installed as a Databricks PyPI library. 次の例は、PyTorch 1.5.0 をインストールする方法を示しています。The following example shows how to install PyTorch 1.5.0:

  • GPU クラスターで、 pytorch torchvision 次のように指定してとをインストールします。On GPU clusters, install pytorch and torchvision by specifying the following:

    • torch==1.5.0
    • torchvision==0.6.0
  • CPU クラスターで、 pytorch torchvision 次のホイールファイルを使用してとをインストールします。On CPU clusters, install pytorch and torchvision by using the following wheel files:

単一ノードで PyTorch を使用するUse PyTorch on a single node

シングルマシンの PyTorch ワークフローをテストして移行するには、ワーカーの数をゼロに設定して Azure Databricks のドライバー専用クラスターから開始できます。To test and migrate single-machine PyTorch workflows, you can start with a driver-only cluster on Azure Databricks by setting the number of workers to zero. この設定では Apache Spark が機能しませんが、単一コンピューターの PyTorch ワークフローを実行するには、コスト効率に優れた方法です。Though Apache Spark is not functional under this setting, it is a cost-effective way to run single-machine PyTorch workflows.

PyTorch notebookPyTorch notebook

ノートブックを入手Get notebook