Comment installer Torch sur Windows 8.1?
Torch est un cadre de calcul scientifique avec un large support pour les algorithmes d'apprentissage automatique. Il est facile à utiliser et efficace, grâce à un langage de script facile et rapide, LuaJIT, et une implémentation C/CUDA sous-jacente.
Q:
Existe-t-il un moyen d'installer torche sur MS Windows 8.1?
Je l'ai installé et exécuté sur Windows (bien que pas 8.1, mais je ne m'attends pas à ce que le processus soit différent) en suivant les instructions de ce référentiel ; il est désormais obsolète, mais il n'était pas obsolète il y a quelques mois lorsque je l'ai construit. Les nouvelles instructions pointent vers le référentiel torch/torch7 , mais il a une structure différente et je n'ai pas encore pu le construire sur Windows.
Il y a des instructions sur la façon d'installer Torch7 à partir de Luarocks, mais vous pouvez aussi rencontrer des problèmes sur Windows ; Je n'ai pas essayé ce processus. Il semble qu'il y ait pas encore de support officiel pour Windows , mais certains travaux sont effectués par les contributeurs (il y a un lien vers une demande de pull dans ce thread).
D'après mon expérience, la compilation de ce dépôt obsolète peut être votre meilleure option sur Windows pour le moment.
Mise à jour (7/9/2015): J'ai récemment soumis plusieurs modifications qui corrigent les problèmes de compilation avec mingw, vous pouvez donc essayer la version la plus récente de torch7 et suivre les instructions de construction dans le ticket. Notez que les modifications s'appliquent uniquement à la bibliothèque principale et que des bibliothèques supplémentaires peuvent nécessiter des modifications similaires.
Cette page Web hébergée par l'Université de New York recommande d'installer une machine virtuelle Linux afin d'exécuter Torch7 sur Windows via Linux. Une autre option serait bien sûr d'installer un dist Linux en parallèle avec Windows 8.
Sinon, si cela ne vous dérange pas d'exécuter une ancienne version de Torch, il existe un programme d'installation Windows pour Torch5 chez SourceForge.
Je pense que pour utiliser un GPU à l'intérieur de la machine virtuelle, le processeur et la carte mère devraient non seulement prendre en charge VT-x, mais VT-d devrait également être pris en charge.
Mais la question est, si j'utilise un CPU avec VT-d pris en charge, pensez-vous qu'il y aura une perte significative d'efficacité des connexions PCIe?
D'après ce que je comprends, VT-d est important si je veux donner aux machines virtuelles un accès direct à mes composants matériels (comme les cartes PCI Express). Comme attacher directement la carte graphique à vm au lieu de la machine hôte. Cela ne signifie-t-il pas que l'efficacité des connexions PCIe sera la même que si c'était l'hôte?