כיצד להשתמש בספריית PyTorch python?

כיצד להשתמש בספריית PyTorch python?

PyTorch היא המסגרת הפופולרית ביותר לבניית מודלים של Deep Learning. גלה את כל מה שאתה צריך לדעת על ספריית Python זו המשמשת חוקרים ועסקים ברחבי העולם.

PyTorch, שנוצרה לראשונה על ידי חוקרים ב-Facebook AI Research (FAIR) בשנת 2017, ביססה את עצמה במהירות כמסגרת הייחוס ליצירת מודלים של Deep Learning.

ספריית למידת מכונה זו בקוד פתוח מבוססת על לפיד, ותוכננה לספק מהירות וגמישות ביישום רשתות עצביות.

זוהי כעת ספריית התוכנה הפופולרית ביותר עבור חוקרי בינה מלאכותית ואנשי מקצוע הן בתעשייה והן במחקר. הוא מופעל בעיקר על ידי חברות גדולות וידועות, כולל טסלה ודיסני.

מה זה Pytorch?

PyTorch היא ספריית טנזור ללמידה עמוקה מותאם ומבוסס על פייתון ולפיד. זוהי מסגרת למידת מכונה בקוד פתוח, המשמשת הן ליצירת אב טיפוס מחקר והן לפריסת ייצור. 

שתי התכונות העיקריות של PyTorch הן חישוב טנסור מואץ על ידי GPU, ויצירה ואימון של רשתות עצביות עמוקות באמצעות גזירה אוטומטית.

מסגרת זו משמשת בעיקר ליישומים המשתמשים במעבדי GPU ומעבדים. לעתים קרובות, PyTorch מועדף על פני אחרים מסגרות למידה עמוקה כמו קרס ו- TensorFlow על השימוש שלה בגרפים חישוביים דינמיים והתאימות שלה לפייתון.

מדעני רשתות עצביות, מפתחים וניפוי באגים יכולים להפעיל ולבדוק חלקים של קוד בזמן אמת באמצעות כלי זה. לפיכך, המשתמשים לא צריכים לחכות ליישום הקוד המלא כדי לבדוק אם החלקים השונים שלו עובדים.

במקור, PyTorch פותחה על ידי Idiap Research Institute, NYU, NEC Laboratories America, Facebook ו Deepmind טכנולוגיות בעזרת הפרויקטים לפיד ו-Caffe2.

כעת, פרויקט הקוד הפתוח הזה מפגיש קהילה גדולה. PyTorch גרסה 1.10, שהושקה באוקטובר 2021, קיבלה מאות תרומות.

איך PyTorch עובד?

הפעולה של PyTorch מבוססת מעל הכל על Tensors, מה שמאפשר להכיל נתונים במספר ממדים. זוהי יחידה בסיסית של נתונים שיכולה לשמש כבסיס לפעולות מתמטיות מתקדמות. זה יכול להיות מספר, וקטור, מטריצה ​​או מערך רב מימדי בדומה למערך NumPy.

ניתן לתמוך בטנסור על ידי מעבד או GPU כדי לבצע את הפעולות מהר יותר. ישנם סוגים שונים של טנסורים, אבל PyTorch משתמש ב-32-bit Float Tensor כברירת מחדל.

כדי לבצע פעולות מתמטיות עם PyTorch, אנו משתמשים באותם קודים כמו עם Numpy. משתמשים צריכים לאתחל שני טנסורים ולאחר מכן לבצע עליהם פעולות כגון חיבור, חיסור, כפל וחילוק.

לבסוף, כדי לאתחל מטריצה ​​עם מספרים אקראיים ב- PyTorch, אנו משתמשים בפונקציה randn() שנותנת טנזור מלא במספרים אקראיים מהתפלגות נורמלית סטנדרטית. שוב, פעולות מטריצה ​​בסיסיות דומות ל- PyTorch ו- NumPy.

מהם היישומים של PyTorch?

מקרי השימוש העיקריים עבור PyTorch הם ראייה ממוחשבת, עיבוד שפה טבעית ולמידת חיזוק.

Computer Vision הוא תהליך המאפשר למחשבים להבין תמונות ולחלץ מהן מידע.

עיבוד שפה טבעית או עיבוד שפה טבעית מאפשרת למחשבים להבין טקסטים או מילים באותו אופן כמו בן אדם. הוא משמש במיוחד לפיתוח של צ'אטבוטים ומתרגמי שפות.

לבסוף, למידת חיזוק היא טכניקת למידת מכונה המבוססת על משוב. סוכן לומד להתנהג בתוך סביבה על ידי ביצוע פעולות והתבוננות בתוצאות. שיטה זו משמשת לפיתוח רובוט ואוטומציה.

האבולוציה של PyTorch

כאשר PyTorch הופיע לראשונה, חוקרים רבים נמשכו כי זה היה קל יותר לשימוש מאשר TensorFlow לפיתוח מודל למידה עמוקה עם GPUs.

כברירת מחדל, קריאות ה-API של PyTorch מבוצעות עם הפניה. אין צורך להוסיף אותם לתרשים כדי שיופעלו מאוחר יותר.

מאז, TensorFlow השתפרה ומציעה את אותה פעולה. עם זאת, PyTorch שמרה על הפופולריות שלו בקהילה המדעית.

עם גרסה 1.10 זמינה מאז אוקטובר 2021, PyTorch מציעה אינטגרציה של ממשקי API של CUDA Graphs, מספר ממשקי API קדמיים כמו FX ו-torch.special, מהדר JIT מבוסס LLVM למיזוג רצפי שיחות לפיד ולהגברת הביצועים, ותמיכה ב-Android NNAPI API מאפשר לאפליקציות אנדרואיד להריץ רשתות עצביות במעבדי גרפי טלפונים חכמים.

לבסוף, PyTorch נבדלת גם על ידי מערכת אקולוגית עצומה של כלים וספריות המרחיבה את היכולות שלה. זה גם תואם לפלטפורמות מחשוב ענן גדולות כמו Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform (GCP) ו-Microsoft Azure.

כיצד להשתמש ב- PyTorch?

כדי להתחיל להשתמש ב- PyTorch, תחילה עליך להתקין אותו. אם אתה משתמש בפקודת pip של Python, בדוק תחילה אם pip מותקן עם הפקודה "pip –version".

לאחר מכן התקן את הגרסה האחרונה של PyTorch עם הפקודה "pip install torch". בדוק אם ההתקנה הצליחה עם הפקודה "pip show torch".

כחלופה, אתה יכול להשתמש במערכת ניהול הסביבה Conda בקוד פתוח התואמת ל-Windows, Linux ו-Mac. לאחר השלמת ההתקנה, אתה יכול להתחיל להשתמש ב- PyTorch כדי לפתח את מודל הלמידה העמוק שלך ולהכניס אותם לייצור.

עם זאת, על מנת לנצל במלואו את הפוטנציאל של PyTorch, יש צורך לרכוש מומחיות טכנית. אל תהסס לעקוב אחר אימון Python כדי לגלות את כל הסודות של השפה הזו וספריות התוכנה שלה.

★ ★ ★ ★ ★