Comment utiliser la bibliothèque python PyTorch ?

PyTorch est le framework le plus populaire pour la création de modèles de Deep Learning. Découvrez tout ce que vous devez savoir sur cette bibliothèque Python utilisée par les chercheurs et entreprises du monde entier.

Initialement créé par les chercheurs de Facebook AI Research (FAIR) en 2017, PyTorch s’est rapidement imposé comme le framework de référence pour créer des modèles de Deep Learning.

Cette bibliothèque open-source de Machine Learning est basée sur Torch, et conçue pour offrir vitesse et flexibilité dans l’implémentation des réseaux de neurones.

Il s’agit aujourd’hui de la bibliothèque logicielle la plus populaire auprès des chercheurs et professionnels de l’intelligence artificielle, aussi bien dans l’industrie que dans le domaine de la recherche. Elle est notamment exploitée par de grandes entreprises de renom, dont Tesla et Disney.

Qu’est-ce que Pytorch ?

PyTorch est une bibliothèque de tensor Deep Learning optimisée et basée sur Python et Torch. C’est un framework de machine learning open source, utilisé aussi bien pour le prototypage de recherche que pour le déploiement en production. 

Les deux principales fonctionnalités de PyTorch sont le calcul de Tensor accéléré par GPU, et la création et l’entraînement de réseaux de neurones profonds via la dérivation automatique.

On utilise principalement ce framework pour des applications utilisant des GPU et CPU. Bien souvent, PyTorch est préféré à d’autres frameworks de Deep Learning comme Keras et TensorFlow pour son usage de graphiques de calculs dynamiques et sa compatibilité avec Python.

Les scientifiques, les développeurs et les débogueurs de réseaux de neurones peuvent exécuter et tester des portions de code en temps réel grâce à cet outil. Ainsi, les utilisateurs n’ont donc pas besoin d’attendre l’implémentation du code complet pour vérifier si ses différentes parties fonctionnent.

À l’origine, PyTorch fut développé par Idiap Research Institute, NYU, NEC Laboratories America, Facebook et DeepMind Technologies avec l’aide des projets Torch et Caffe2.

Désormais, ce projet open source rassemble une vaste communauté. La version 1.10 de PyTorch, lancée en octobre 2021, a reçu des centaines de contributions.

Comment fonctionne PyTorch ?

Le fonctionnement de PyTorch repose avant tout sur les Tensors, permettant de contenir les données dans de multiples dimensions. C’est une unité de donnée fondamentale pouvant être utilisée comme fondation pour des opérations mathématiques avancées. Il peut s’agit d’un nombre, d’un vecteur, d’une matrice ou d’un tableau multidimensionnel similaire à un tableau NumPy.

Les tensors peuvent être pris en charge par un CPU ou un GPU pour effectuer les opérations plus rapidement. Il existe différents types de tensors, mais PyTorch utilise le Float Tensor 32 bits par défaut.

Pour effectuer des opérations mathématiques avec PyTorch, on utilise les mêmes codes qu’avec Numpy. Les utilisateurs doivent initialiser deux tensors, puis effectuer des opérations dessus telles que des additions, des soustractions, des multiplications et des divisions.

Enfin, pour initialiser une matrice avec des nombres aléatoires sous PyTorch, on utilise la fonction randn() donnant un tensor rempli avec des chiffres aléatoires d’une distribution normale standard. Là encore, les opérations de matrice de base sont similaires avec PyTorch et NumPy.

Quelles sont les applications de PyTorch ?

Les principaux cas d’usage de PyTorch sont la vision par ordinateur, le traitement naturel du langage et l’apprentissage par renforcement.

La vision par ordinateur ou Computer Vision est un processus permettant aux ordinateurs de comprendre les images et d’en extraire des informations.

Le traitement naturel du langage ou Natural Language Processing permet aux ordinateurs de comprendre les textes ou les mots de la même manière qu’un être humain. On l’utilise notamment pour le développement des chatbots et des traducteurs de langage.

Enfin, l’apprentissage par renforcement est une technique de Machine Learning basée sur le feedback. Un agent apprend à se comporter au sein d’un environnement en effectuant des actions, et en observant les résultats. On utilise cette méthode pour le développement de robots et l’automatisation.

L’évolution de PyTorch

Lors de l’apparition de PyTorch, de nombreux chercheurs ont été attirés parce que cet outil était plus simple d’utilisation que TensorFlow pour le développement de modèle de Deep Learning avec des GPU.

Par défaut, les appels API de PyTorch s’exécutent dès l’invocation. Ils n’ont pas besoin d’être ajoutés à un graphique pour être exécutés ultérieurement.

Depuis lors, TensorFlow s’est amélioré et propose le même fonctionnement. Toutefois, PyTorch a conservé sa popularité au sein de la communauté scientifique.

Avec la version 1.10 disponible depuis octobre 2021, PyTorch offre l’intégration des APIs CUDA Graphs, de plusieurs APIs front-end comme FX et torch.special, un compilateur JIT basé sur LLVM pour fusionner les séquences d’appels torch et accroître les performances, et la prise en charge de l’API Android NNAPI permettant aux applis Android d’exécuter des réseaux de neurones sur les GPU des smartphones.

Enfin, PyTorch se distingue aussi par un vaste écosystème d’outils et de bibliothèques étendant ses capacités. Il est également compatible avec les principales plateformes de cloud computing telles que Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform (GCP) et Microsoft Azure.

Comment utiliser PyTorch ?

Pour commencer à utiliser PyTorch, vous devez tout d’abord l’installer. Si vous utilisez la commande Pip de Python, vérifiez tout d’abord si Pip est installé avec la commande « pip –version ».

Installez ensuite la dernière version de PyTorch avec la commande « pip install torch ». Vérifiez si l’installation est réussie avec la commande « pip show torch ».

En guise d’alternative, vous pouvez utiliser le système de gestion d’environnement open-source Conda compatible avec Windows, Linux et Mac. Après avoir terminé l’installation, vous pouvez commencer à utiliser PyTorch pour développer vos modèles de deep learning et les mettre en production.

Toutefois, afin d’exploiter pleinement le potentiel de PyTorch, il est nécessaire d’acquérir une expertise technique. N’hésitez pas à suivre une formation Python pour découvrir tous les secrets de ce langage et de ses bibliothèques logicielles.

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