Hogyan kell használni a PyTorch python könyvtárat?

Hogyan kell használni a PyTorch python könyvtárat?

A PyTorch a legnépszerűbb keretrendszer a Deep Learning modellek készítéséhez. Tudjon meg mindent, amit tudnia kell erről a Python-könyvtárról, amelyet a kutatók és a vállalkozások világszerte használnak.

A PyTorch, amelyet eredetileg a Facebook AI Research (FAIR) kutatói hoztak létre 2017-ben, hamar a Deep Learning modellek létrehozásának referenciakeretévé vált.

Ez a nyílt forráskódú gépi tanulási könyvtár a Torch-on alapul, és úgy tervezték, hogy sebességet és rugalmasságot biztosítson a neurális hálózatok megvalósításában.

Manapság ez a legnépszerűbb szoftverkönyvtár az AI-kutatók és az iparban és a kutatásban dolgozó szakemberek számára. Nevezetesen nagy neves cégek üzemeltetik, köztük a Tesla és a Disney.

Mi az a Pytorch?

A PyTorch egy Deep Learning tenzorkönyvtár optimalizált és Python és Torch alapú. Ez egy nyílt forráskódú gépi tanulási keretrendszer, amelyet kutatási prototípus-készítéshez és termelési telepítéshez egyaránt használnak. 

A PyTorch két fő jellemzője a gyorsított tenzorszámítás GPU, valamint mély neurális hálózatok létrehozása és betanítása automatikus származtatással.

Ezt a keretrendszert főleg GPU-kat és CPU-kat használó alkalmazásokhoz használják. Elég gyakran a PyTorch-ot részesítik előnyben másokkal szemben Deep Learning keretrendszerek, mint például a Keras a TensorFlow pedig dinamikus számítási gráfok használatáért és Pythonnal való kompatibilitásáért.

A neurális hálózat tudósai, fejlesztői és hibakeresők valós időben futtathatják és tesztelhetik a kód egyes részeit ezzel az eszközzel. Így a felhasználóknak nem kell megvárniuk a teljes kód megvalósítását, hogy ellenőrizzék, a különböző részei működnek-e.

A PyTorch-ot eredetileg az Idiap Research Institute, NYU, a NEC Laboratories America, a Facebook és a DeepMind Technológiák a Torch és a Caffe2 projektek segítségével.

Ez a nyílt forráskódú projekt most egy nagy közösséget hoz össze. A 1.10 októberében elindított PyTorch 2021-es verziója több száz hozzájárulást kapott.

Hogyan működik a PyTorch?

A PyTorch működése mindenekelőtt a tenzorokon alapul, lehetővé téve az adatok több dimenzióban történő tárolását. Ez egy alapvető adategység, amely fejlett matematikai műveletek alapjaként használható. Ez lehet szám, vektor, mátrix vagy egy NumPy tömbhöz hasonló többdimenziós tömb.

A tenzorokat CPU vagy GPU támogathatja a műveletek gyorsabb végrehajtása érdekében. Különféle típusú tenzorok léteznek, de a PyTorch alapértelmezés szerint a 32 bites Float Tensort használja.

A PyTorch segítségével végzett matematikai műveletek végrehajtásához ugyanazokat a kódokat használjuk, mint a Numpy esetében. A felhasználóknak inicializálniuk kell két tenzort, majd olyan műveleteket kell végrehajtaniuk rajtuk, mint az összeadás, kivonás, szorzás és osztás.

Végül, hogy a PyTorchban véletlen számokat tartalmazó mátrixot inicializáljunk, a randn() függvényt használjuk, amely egy tenzort ad meg, amely tele van egy szabványos normál eloszlásból származó véletlen számokkal. Az alapvető tömbműveletek ismét hasonlóak a PyTorch és a NumPy esetében.

Melyek a PyTorch alkalmazásai?

A PyTorch elsődleges felhasználási esetei a számítógépes látás, a természetes nyelvi feldolgozás és a tanulás megerősítése.

A Computer Vision egy olyan folyamat, amely lehetővé teszi a számítógépek számára, hogy megértsék a képeket és információkat nyerjenek ki belőlük.

A Natural Language Processing vagy Natural Language Processing lehetővé teszi, hogy a számítógépek ugyanúgy megértsék a szövegeket vagy szavakat, mint az emberek. Főleg chatbotok és nyelvi fordítók fejlesztésére használják.

Végül a megerősítéses tanulás egy visszacsatoláson alapuló gépi tanulási technika. Az ügynök cselekvések végrehajtásával és az eredmények megfigyelésével tanul meg viselkedni egy környezetben. Ezt a módszert robotfejlesztésre és automatizálásra használják.

A PyTorch evolúciója

Amikor a PyTorch először megjelent, sok kutatót vonzott, mert könnyebb volt használni, mint a TensorFlow-t a GPU-kkal való mély tanulási modellfejlesztéshez.

Alapértelmezés szerint a PyTorch API-hívások híváskor futnak le. Nem kell őket hozzáadni egy diagramhoz, hogy később lehessen őket futtatni.

Azóta a TensorFlow javult, és ugyanazt a műveletet kínálja. A PyTorch azonban megőrizte népszerűségét a tudományos közösségen belül.

A 1.10 októbere óta elérhető 2021-es verzióval a PyTorch CUDA Graphs API-kat, számos előtérbeli API-t, például az FX-et és a torch.special-t, egy LLVM-alapú JIT-fordítót kínál a fáklyahívási szekvenciák egyesítésére és a teljesítmény növelésére, valamint támogatja az Android NNAPI API-t. lehetővé teszi az Android alkalmazások számára, hogy neurális hálózatokat fussanak okostelefonos GPU-kon.

Végül a PyTorch a képességeit kiterjesztő eszközök és könyvtárak hatalmas ökoszisztémájával is kitűnik. Kompatibilis a főbb számítási felhő-platformokkal is, mint például az Amazon Web Services (AWS), a Google Cloud Platform (GCP) és a Microsoft Azure.

Hogyan kell használni a PyTorch-ot?

A PyTorch használatának megkezdéséhez először telepítenie kell. Ha a Python pip parancsát használja, először ellenőrizze, hogy a pip telepítve van-e a „pip –version” paranccsal.

Ezután telepítse a PyTorch legújabb verzióját a "pip install torch" paranccsal. Ellenőrizze, hogy a telepítés sikeres-e a „pip show torch” paranccsal.

Alternatív megoldásként használhatja a nyílt forráskódú Conda környezetfelügyeleti rendszert, amely kompatibilis Windows, Linux és Mac rendszerekkel. A telepítés befejezése után megkezdheti a PyTorch használatát a mélytanulási modellek fejlesztéséhez és éles üzembe helyezéséhez.

A PyTorchban rejlő lehetőségek teljes kiaknázásához azonban technikai szakértelem megszerzésére van szükség. Ne habozzon, kövessen Python képzést, hogy felfedezze ennek a nyelvnek és szoftverkönyvtárainak összes titkát.

★ ★ ★ ★ ★