Instalasi dan Persiapan Lingkungan

Sebelum memulai ngoding 🙂😊 dengan PyTorch, kita perlu menyiapkan lingkungan kerja terlebih dahulu. Di bab ini, kamu akan belajar cara menginstal PyTorch, menyiapkan environment Python, serta mengenal tools yang akan sering digunakan selama proses belajar.

2.1 Menyiapkan Python Environment

Langkah pertama, pastikan kamu sudah menginstal Python versi 3.7 atau lebih tinggi.

🔧 Cara Instalasi Python:

  • Windows/MacOS: Unduh dari situs resmi python.org lalu install seperti biasa.
  • Linux (Ubuntu):
sudo apt update
sudo apt install python3 python3-pip

Cek versi Python:

python --version
# atau
python3 --version

2.2 Menggunakan Virtual Environment (Opsional tapi Disarankan)

Virtual environment memungkinkan kamu memisahkan dependencies project agar tidak bentrok satu sama lain.

python -m venv pytorch-env
source pytorch-env/bin/activate  # Linux/macOS
pytorch-env\Scripts\activate     # Windows

Untuk keluar:

deactivate

2.3 Instalasi PyTorch

PyTorch bisa diinstal lewat pip atau conda. Kamu bisa cek konfigurasi sesuai sistem operasi dan kebutuhan CUDA di https://pytorch.org

🔹 Instalasi via pip (CPU only)

pip install torch torchvision torchaudio

🔹 Instalasi via pip (dengan CUDA, contoh CUDA 11.8)

pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

Pastikan kamu punya driver NVIDIA dan CUDA Toolkit yang sesuai jika ingin menggunakan GPU.

2.4 Menguji Instalasi PyTorch

Buka terminal atau Python console, lalu jalankan:

import torch

print(torch.__version__)
print("CUDA tersedia:", torch.cuda.is_available())

Jika tidak ada error dan muncul versi PyTorch serta status CUDA, artinya instalasi berhasil!

2.5 Tools Tambahan

Berikut beberapa tools tambahan yang akan membantu selama belajar PyTorch:

  • Jupyter Notebook: Interaktif dan cocok untuk eksplorasi kode. pip install notebook jupyter notebook
  • Visual Studio Code: Editor ringan dengan ekstensi Python & Jupyter.
  • Google Colab: Alternatif berbasis web dengan GPU gratis.

✅ Ringkasan

  • Python ≥ 3.7 adalah prasyarat utama.
  • Gunakan virtual environment untuk mempermudah manajemen project.
  • Instal PyTorch sesuai kebutuhan (CPU atau GPU).
  • Cek instalasi dengan import torch.
  • Siapkan tools seperti Jupyter Notebook atau VS Code untuk coding lebih nyaman.