Πώς να χρησιμοποιήσετε τη βιβλιοθήκη PyTorch python;

Πώς να χρησιμοποιήσετε τη βιβλιοθήκη PyTorch python;

Το PyTorch είναι το πιο δημοφιλές πλαίσιο για τη δημιουργία μοντέλων Deep Learning. Μάθετε όλα όσα πρέπει να γνωρίζετε για αυτήν τη βιβλιοθήκη Python που χρησιμοποιείται από ερευνητές και επιχειρήσεις σε όλο τον κόσμο.

Το PyTorch που δημιουργήθηκε αρχικά από ερευνητές στο Facebook AI Research (FAIR) το 2017, γρήγορα καθιερώθηκε ως το πλαίσιο αναφοράς για τη δημιουργία μοντέλων Deep Learning.

Αυτή η βιβλιοθήκη Μηχανικής Μάθησης ανοιχτού κώδικα βασίζεται στο Torch και έχει σχεδιαστεί για να παρέχει ταχύτητα και ευελιξία στην υλοποίηση νευρωνικών δικτύων.

Είναι πλέον η πιο δημοφιλής βιβλιοθήκη λογισμικού για ερευνητές και επαγγελματίες τεχνητής νοημοσύνης τόσο στον κλάδο όσο και στην έρευνα. Λειτουργεί κυρίως από μεγάλες γνωστές εταιρείες, συμπεριλαμβανομένων των Tesla και Disney.

Τι είναι το Pytorch;

Το PyTorch είναι μια βιβλιοθήκη τανυστών Deep Learning βελτιστοποιημένη και βασισμένη σε Python και Torch. Είναι ένα πλαίσιο μηχανικής μάθησης ανοιχτού κώδικα, που χρησιμοποιείται τόσο για την κατασκευή πρωτοτύπων έρευνας όσο και για την ανάπτυξη παραγωγής. 

Τα δύο κύρια χαρακτηριστικά του PyTorch είναι ο επιταχυνόμενος υπολογισμός τανυστή από GPU, και δημιουργία και εκπαίδευση βαθιών νευρωνικών δικτύων μέσω αυτόματης παραγωγής.

Αυτό το πλαίσιο χρησιμοποιείται κυρίως για εφαρμογές που χρησιμοποιούν GPU και CPU. Αρκετά συχνά, το PyTorch προτιμάται έναντι άλλων Πλαίσια Deep Learning όπως το Keras και TensorFlow για τη χρήση δυναμικών υπολογιστικών γραφημάτων και τη συμβατότητά του με την Python.

Οι επιστήμονες, οι προγραμματιστές και οι προγραμματιστές νευρωνικών δικτύων μπορούν να εκτελέσουν και να δοκιμάσουν τμήματα κώδικα σε πραγματικό χρόνο χρησιμοποιώντας αυτό το εργαλείο. Έτσι, οι χρήστες δεν χρειάζεται να περιμένουν την εφαρμογή του πλήρους κώδικα για να ελέγξουν αν λειτουργούν τα διάφορα μέρη του.

Αρχικά, το PyTorch αναπτύχθηκε από το Idiap Research Institute, NYU, NEC Laboratories America, Facebook και Deepmind Τεχνολογίες με τη βοήθεια των έργων Torch και Caffe2.

Τώρα, αυτό το έργο ανοιχτού κώδικα συγκεντρώνει μια μεγάλη κοινότητα. Η έκδοση 1.10 του PyTorch, που κυκλοφόρησε τον Οκτώβριο του 2021, έλαβε εκατοντάδες συνεισφορές.

Πώς λειτουργεί το PyTorch;

Η λειτουργία του PyTorch βασίζεται πάνω απ' όλα στους Tensors, επιτρέποντας στα δεδομένα να περιέχονται σε πολλαπλές διαστάσεις. Είναι μια θεμελιώδης μονάδα δεδομένων που μπορεί να χρησιμοποιηθεί ως βάση για προηγμένες μαθηματικές πράξεις. Μπορεί να είναι ένας αριθμός, ένα διάνυσμα, ένας πίνακας ή ένας πολυδιάστατος πίνακας παρόμοιος με έναν πίνακα NumPy.

Οι τανυστές μπορούν να υποστηρίζονται από μια CPU ή μια GPU για την ταχύτερη εκτέλεση των λειτουργιών. Υπάρχουν διαφορετικοί τύποι τανυστών, αλλά ο PyTorch χρησιμοποιεί τον τανυστή 32-bit Float Tensor από προεπιλογή.

Για να εκτελέσουμε μαθηματικές πράξεις με το PyTorch, χρησιμοποιούμε τους ίδιους κωδικούς όπως και με το Numpy. Οι χρήστες πρέπει να αρχικοποιήσουν δύο τανυστές και στη συνέχεια να εκτελέσουν πράξεις σε αυτούς όπως πρόσθεση, αφαίρεση, πολλαπλασιασμό και διαίρεση.

Τέλος, για να αρχικοποιήσουμε έναν πίνακα με τυχαίους αριθμούς στο PyTorch, χρησιμοποιούμε τη συνάρτηση randn() δίνοντας έναν τανυστή γεμάτο με τυχαίους αριθμούς από μια τυπική κανονική κατανομή. Και πάλι, οι βασικές λειτουργίες μήτρας είναι παρόμοιες με τις PyTorch και NumPy.

Ποιες είναι οι εφαρμογές του PyTorch;

Οι περιπτώσεις κύριας χρήσης για το PyTorch είναι η όραση υπολογιστή, η επεξεργασία φυσικής γλώσσας και η ενισχυτική εκμάθηση.

Το Computer Vision είναι μια διαδικασία που επιτρέπει στους υπολογιστές να κατανοούν τις εικόνες και να εξάγουν πληροφορίες από αυτές.

Η Επεξεργασία Φυσικής Γλώσσας ή Επεξεργασία Φυσικής Γλώσσας επιτρέπει στους υπολογιστές να κατανοούν κείμενα ή λέξεις με τον ίδιο τρόπο όπως ένας άνθρωπος. Χρησιμοποιείται ιδιαίτερα για την ανάπτυξη chatbot και μεταφραστών γλωσσών.

Τέλος, η ενισχυτική μάθηση είναι μια τεχνική μηχανικής μάθησης που βασίζεται στην ανατροφοδότηση. Ένας πράκτορας μαθαίνει να συμπεριφέρεται σε ένα περιβάλλον εκτελώντας ενέργειες και παρατηρώντας τα αποτελέσματα. Αυτή η μέθοδος χρησιμοποιείται για την ανάπτυξη και την αυτοματοποίηση ρομπότ.

Η εξέλιξη του PyTorch

Όταν πρωτοεμφανίστηκε το PyTorch, πολλοί ερευνητές προσελκύθηκαν επειδή ήταν πιο εύκολο στη χρήση από το TensorFlow για την ανάπτυξη μοντέλων βαθιάς μάθησης με GPU.

Από προεπιλογή, οι κλήσεις PyTorch API εκτελούνται κατά την επίκληση. Δεν χρειάζεται να προστεθούν σε ένα γράφημα για να εκτελεστούν αργότερα.

Από τότε, το TensorFlow έχει βελτιωθεί και προσφέρει την ίδια λειτουργία. Ωστόσο, το PyTorch έχει διατηρήσει τη δημοτικότητά του στην επιστημονική κοινότητα.

Με την έκδοση 1.10 διαθέσιμη από τον Οκτώβριο του 2021, η PyTorch προσφέρει ενσωμάτωση CUDA Graphs API, αρκετών front-end API όπως FX και torch.special, μεταγλωττιστή JIT που βασίζεται σε LLVM για συγχώνευση ακολουθιών κλήσεων πυρσού και αύξηση της απόδοσης και υποστήριξη για το Android NNAPI API επιτρέποντας στις εφαρμογές Android να εκτελούν νευρωνικά δίκτυα σε GPU smartphone.

Τέλος, το PyTorch διακρίνεται επίσης από ένα τεράστιο οικοσύστημα εργαλείων και βιβλιοθηκών που επεκτείνουν τις δυνατότητές του. Είναι επίσης συμβατό με μεγάλες πλατφόρμες υπολογιστικού νέφους όπως το Amazon Web Services (AWS), το Google Cloud Platform (GCP) και το Microsoft Azure.

Πώς να χρησιμοποιήσετε το PyTorch;

Για να ξεκινήσετε να χρησιμοποιείτε το PyTorch, πρέπει πρώτα να το εγκαταστήσετε. Εάν χρησιμοποιείτε την εντολή pip της Python, ελέγξτε πρώτα εάν το pip είναι εγκατεστημένο με την εντολή "pip –version".

Στη συνέχεια εγκαταστήστε την πιο πρόσφατη έκδοση του PyTorch με την εντολή "pip install torch". Ελέγξτε εάν η εγκατάσταση είναι επιτυχής με την εντολή "pip show torch".

Εναλλακτικά, μπορείτε να χρησιμοποιήσετε το ανοιχτού κώδικα σύστημα διαχείρισης περιβάλλοντος Conda συμβατό με Windows, Linux και Mac. Μετά την ολοκλήρωση της εγκατάστασης, μπορείτε να αρχίσετε να χρησιμοποιείτε το PyTorch για να αναπτύξετε τα μοντέλα βαθιάς εκμάθησης και να τα βάλετε στην παραγωγή.

Ωστόσο, για να αξιοποιήσουμε πλήρως τις δυνατότητες του PyTorch, είναι απαραίτητο να αποκτήσουμε τεχνική τεχνογνωσία. Μη διστάσετε να ακολουθήσετε μια εκπαίδευση Python για να ανακαλύψετε όλα τα μυστικά αυτής της γλώσσας και των βιβλιοθηκών λογισμικού της.

★ ★ ★ ★ ★