Jak korzystać z biblioteki Pythona PyTorch?

Jak korzystać z biblioteki Pythona PyTorch?

PyTorch to najpopularniejszy framework do budowania modeli Deep Learning. Dowiedz się wszystkiego, co musisz wiedzieć o tej bibliotece Pythona używanej przez naukowców i firmy na całym świecie.

Początkowo stworzony przez naukowców z Facebook AI Research (FAIR) w 2017 roku, PyTorch szybko stał się ramą odniesienia do tworzenia modeli Deep Learning.

Ta biblioteka uczenia maszynowego typu open source jest oparta na Torch i została zaprojektowana w celu zapewnienia szybkości i elastyczności we wdrażaniu sieci neuronowych.

Jest to obecnie najpopularniejsza biblioteka oprogramowania dla badaczy AI i profesjonalistów zarówno w przemyśle, jak i badaniach. Jest obsługiwany w szczególności przez duże renomowane firmy, w tym Teslę i Disneya.

Czym jest Pytorch?

PyTorch to biblioteka tensorów Deep Learning zoptymalizowany i oparty na Pythonie i Torch. Jest to platforma uczenia maszynowego typu open source, używana zarówno do prototypowania badań, jak i wdrażania produkcyjnego. 

Dwie główne cechy PyTorch to przyspieszone obliczanie tensorów przez GPUoraz tworzenie i trenowanie głębokich sieci neuronowych poprzez automatyczne wyprowadzanie.

Ten framework jest używany głównie w aplikacjach korzystających z procesorów graficznych i procesorów. Dość często PyTorch jest preferowany nad innymi Frameworki do głębokiego uczenia, takie jak Keras oraz TensorFlow za wykorzystanie dynamicznych grafów obliczeniowych i kompatybilność z Pythonem.

Za pomocą tego narzędzia naukowcy zajmujący się sieciami neuronowymi, programiści i debugery mogą uruchamiać i testować fragmenty kodu w czasie rzeczywistym. Dzięki temu użytkownicy nie muszą czekać na implementację kompletnego kodu, aby sprawdzić, czy poszczególne jego części działają.

Pierwotnie PyTorch został opracowany przez Idiap Research Institute, NYU, NEC Laboratories America, Facebook i DeepMind Technologie z pomocą projektów Torch i Caffe2.

Teraz ten projekt open source łączy dużą społeczność. PyTorch w wersji 1.10, wprowadzony na rynek w październiku 2021 roku, otrzymał setki komentarzy.

Jak działa PyTorch?

Działanie PyTorch opiera się przede wszystkim na Tensorach, dzięki czemu dane mogą być zawarte w wielu wymiarach. Jest to podstawowa jednostka danych, która może służyć jako podstawa zaawansowanych operacji matematycznych. Może to być liczba, wektor, macierz lub tablica wielowymiarowa podobna do tablicy NumPy.

Tensory mogą być obsługiwane przez CPU lub GPU w celu szybszego wykonywania operacji. Istnieją różne typy tensorów, ale PyTorch domyślnie używa 32-bitowego tensora zmiennoprzecinkowego.

Do wykonywania operacji matematycznych w PyTorch używamy tych samych kodów, co w Numpy. Użytkownicy muszą zainicjować dwa tensory, a następnie wykonać na nich operacje, takie jak dodawanie, odejmowanie, mnożenie i dzielenie.

Na koniec, aby zainicjować macierz z liczbami losowymi w PyTorch, używamy funkcji randn() dającej tensor wypełniony liczbami losowymi ze standardowego rozkładu normalnego. Ponownie, podstawowe operacje na macierzach są podobne w przypadku PyTorch i NumPy.

Jakie są zastosowania PyTorch?

Podstawowymi przypadkami użycia PyTorch są widzenie komputerowe, przetwarzanie języka naturalnego i uczenie się przez wzmacnianie.

Widzenie komputerowe to proces, który pozwala komputerom rozumieć obrazy i wydobywać z nich informacje.

Przetwarzanie języka naturalnego lub przetwarzanie języka naturalnego pozwala komputerom rozumieć teksty lub słowa w taki sam sposób, jak człowiek. Służy w szczególności do rozwoju chatbotów i tłumaczy językowych.

Wreszcie, uczenie ze wzmacnianiem to technika uczenia maszynowego oparta na informacjach zwrotnych. Agent uczy się zachowywać w środowisku, wykonując działania i obserwując wyniki. Ta metoda jest wykorzystywana do rozwoju i automatyzacji robotów.

Ewolucja PyTorch

Kiedy PyTorch pojawił się po raz pierwszy, wielu badaczy przyciągnęło uwagę, ponieważ był on łatwiejszy w użyciu niż TensorFlow do tworzenia modeli głębokiego uczenia za pomocą procesorów graficznych.

Domyślnie wywołania API PyTorch są wykonywane po wywołaniu. Nie trzeba ich dodawać do wykresu, aby można je było uruchomić później.

Od tego czasu TensorFlow poprawił się i oferuje tę samą obsługę. Jednak PyTorch zachował swoją popularność w środowisku naukowym.

W wersji 1.10 dostępnej od października 2021 r. PyTorch oferuje integrację interfejsów API CUDA Graphs, kilka interfejsów API typu front-end, takich jak FX i torch.special, kompilator JIT oparty na LLVM do łączenia sekwencji wywołań palnika i zwiększania wydajności oraz obsługę interfejsu API Android NNAPI zezwalanie aplikacjom na Androida na uruchamianie sieci neuronowych na procesorach graficznych smartfonów.

Wreszcie PyTorch wyróżnia się także rozbudowanym ekosystemem narzędzi i bibliotek rozszerzających jego możliwości. Jest również kompatybilny z głównymi platformami przetwarzania w chmurze, takimi jak Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform (GCP) i Microsoft Azure.

Jak korzystać z PyTorch?

Aby zacząć korzystać z PyTorch, musisz go najpierw zainstalować. Jeśli używasz polecenia pip Pythona, najpierw sprawdź, czy pip jest zainstalowany za pomocą polecenia „pip –version”.

Następnie zainstaluj najnowszą wersję PyTorch za pomocą polecenia „pip install torch”. Sprawdź, czy instalacja się powiodła za pomocą polecenia „pip show torch”.

Alternatywnie możesz użyć systemu zarządzania środowiskiem Conda typu open source, kompatybilnego z systemami Windows, Linux i Mac. Po zakończeniu instalacji możesz zacząć używać PyTorch do opracowywania modeli uczenia głębokiego i wprowadzania ich do produkcji.

Aby jednak w pełni wykorzystać potencjał PyTorch, konieczne jest zdobycie wiedzy technicznej. Nie wahaj się wziąć udziału w szkoleniu Pythona, aby odkryć wszystkie sekrety tego języka i jego bibliotek oprogramowania.

★ ★ ★ ★ ★