Hoe de PyTorch python-bibliotheek te gebruiken?

Hoe de PyTorch python-bibliotheek te gebruiken?

PyTorch is het meest populaire raamwerk voor het bouwen van Deep Learning-modellen. Ontdek alles wat u moet weten over deze Python-bibliotheek die wordt gebruikt door onderzoekers en bedrijven over de hele wereld.

Oorspronkelijk gemaakt door onderzoekers van Facebook AI Research (FAIR) in 2017, vestigde PyTorch zich snel als het referentiekader voor het maken van Deep Learning-modellen.

Deze open-source Machine Learning-bibliotheek is gebaseerd op Torch en ontworpen om snelheid en flexibiliteit te bieden bij het implementeren van neurale netwerken.

Het is nu de populairste softwarebibliotheek voor AI-onderzoekers en professionals in zowel de industrie als het onderzoek. Het wordt met name beheerd door grote gerenommeerde bedrijven, waaronder Tesla en Disney.

Wat is Pytorch?

PyTorch is een Deep Learning-tensorbibliotheek geoptimaliseerd en gebaseerd op Python en Torch. Het is een open source machine learning-framework dat wordt gebruikt voor zowel onderzoeksprototyping als productie-implementatie. 

De twee belangrijkste kenmerken van PyTorch zijn versnelde Tensor-berekening door: GPUen het creëren en trainen van diepe neurale netwerken via automatische afleiding.

Dit framework wordt voornamelijk gebruikt voor applicaties die gebruik maken van GPU's en CPU's. Heel vaak heeft PyTorch de voorkeur boven anderen Deep Learning-frameworks zoals Keras en TensorFlow vanwege het gebruik van dynamische rekengrafieken en de compatibiliteit met Python.

Neurale netwerkwetenschappers, ontwikkelaars en debuggers kunnen met deze tool delen van code in realtime uitvoeren en testen. Gebruikers hoeven dus niet te wachten op de implementatie van de volledige code om te controleren of de verschillende onderdelen werken.

Oorspronkelijk werd PyTorch ontwikkeld door Idiap Research Institute, NYU, NEC Laboratories America, Facebook en DeepMind Technologieën met behulp van de projecten Torch en Caffe2.

Nu brengt dit open source-project een grote gemeenschap samen. PyTorch versie 1.10, gelanceerd in oktober 2021, ontving honderden bijdragen.

Hoe werkt PyTorch?

De werking van PyTorch is vooral gebaseerd op Tensors, waardoor gegevens in meerdere dimensies kunnen worden opgenomen. Het is een fundamentele gegevenseenheid die kan worden gebruikt als basis voor geavanceerde wiskundige bewerkingen. Het kan een getal, een vector, een matrix of een multidimensionale array zijn, vergelijkbaar met een NumPy-array.

Tensors kunnen worden ondersteund door een CPU of een GPU om de bewerkingen sneller uit te voeren. Er zijn verschillende soorten tensoren, maar PyTorch gebruikt standaard de 32-bit Float Tensor.

Om wiskundige bewerkingen uit te voeren met PyTorch, gebruiken we dezelfde codes als met Numpy. Gebruikers moeten twee tensoren initialiseren en er vervolgens bewerkingen op uitvoeren, zoals optellen, aftrekken, vermenigvuldigen en delen.

Ten slotte, om een ​​matrix met willekeurige getallen in PyTorch te initialiseren, gebruiken we de functie randn() die een tensor geeft gevuld met willekeurige getallen uit een standaard normale verdeling. Nogmaals, basisarraybewerkingen zijn vergelijkbaar met PyTorch en NumPy.

Wat zijn de toepassingen van PyTorch?

De primaire use-cases voor PyTorch zijn computervisie, natuurlijke taalverwerking en versterkend leren.

Computer Vision is een proces waarmee computers afbeeldingen kunnen begrijpen en er informatie uit kunnen halen.

Natural Language Processing of Natural Language Processing stelt computers in staat om teksten of woorden op dezelfde manier te begrijpen als een mens. Het wordt met name gebruikt voor de ontwikkeling van chatbots en taalvertalers.

Ten slotte is versterkingsleren een techniek voor machinaal leren op basis van feedback. Een agent leert zich te gedragen binnen een omgeving door acties uit te voeren en de resultaten te observeren. Deze methode wordt gebruikt voor robotontwikkeling en automatisering.

De evolutie van PyTorch

Toen PyTorch voor het eerst verscheen, werden veel onderzoekers aangetrokken omdat het gemakkelijker te gebruiken was dan TensorFlow voor de ontwikkeling van deep learning-modellen met GPU's.

Standaard worden PyTorch API-aanroepen uitgevoerd bij aanroep. Ze hoeven niet te worden toegevoegd aan een grafiek om later te worden uitgevoerd.

Sindsdien is TensorFlow verbeterd en biedt het dezelfde werking. PyTorch heeft echter zijn populariteit behouden binnen de wetenschappelijke gemeenschap.

Met versie 1.10 beschikbaar sinds oktober 2021, biedt PyTorch integratie van CUDA Graphs API's, verschillende front-end API's zoals FX en torch.special, een op LLVM gebaseerde JIT-compiler om fakkeloproepsequenties samen te voegen en de prestaties te verbeteren, en ondersteuning voor de Android NNAPI API waardoor Android-apps neurale netwerken kunnen uitvoeren op GPU's van smartphones.

Ten slotte onderscheidt PyTorch zich ook door een enorm ecosysteem van tools en bibliotheken die zijn mogelijkheden uitbreiden. Het is ook compatibel met grote cloud computing-platforms zoals Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform (GCP) en Microsoft Azure.

Hoe PyTorch gebruiken?

Om PyTorch te gaan gebruiken, moet u het eerst installeren. Als je het pip-commando van Python gebruikt, controleer dan eerst of pip is geïnstalleerd met het commando "pip –version".

Installeer vervolgens de nieuwste versie van PyTorch met het commando "pip install torch". Controleer of de installatie gelukt is met het commando “pip show torch”.

Als alternatief kunt u het open-source Conda-omgevingsbeheersysteem gebruiken dat compatibel is met Windows, Linux en Mac. Na het voltooien van de installatie kunt u PyTorch gaan gebruiken om uw deep learning-modellen te ontwikkelen en in productie te nemen.

Om het potentieel van PyTorch volledig te benutten, is het echter noodzakelijk om technische expertise te verwerven. Aarzel niet om een ​​Python-training te volgen om alle geheimen van deze taal en zijn softwarebibliotheken te ontdekken.

★ ★ ★ ★ ★