Como usar a biblioteca python PyTorch?

Como usar a biblioteca python PyTorch?

O PyTorch é o framework mais popular para construir modelos de Deep Learning. Descubra tudo o que você precisa saber sobre esta biblioteca Python usada por pesquisadores e empresas em todo o mundo.

Inicialmente criado por pesquisadores do Facebook AI Research (FAIR) em 2017, o PyTorch rapidamente se estabeleceu como a estrutura de referência para a criação de modelos de Deep Learning.

Essa biblioteca de aprendizado de máquina de código aberto é baseada no Torch e projetada para fornecer velocidade e flexibilidade na implementação de redes neurais.

Agora é a biblioteca de software mais popular para pesquisadores e profissionais de IA tanto na indústria quanto na pesquisa. É notavelmente operado por grandes empresas de renome, incluindo Tesla e Disney.

O que é Pytorch?

PyTorch é uma biblioteca de tensores de Deep Learning otimizado e baseado em Python e Torch. É uma estrutura de aprendizado de máquina de código aberto, usada para prototipagem de pesquisa e implantação de produção. 

As duas principais características do PyTorch são computação de tensor acelerada por GPU, e criar e treinar redes neurais profundas por meio de derivação automática.

Essa estrutura é usada principalmente para aplicativos que usam GPUs e CPUs. Muitas vezes, o PyTorch é preferido em relação a outros Estruturas de aprendizado profundo como Keras e TensorFlow por seu uso de gráficos computacionais dinâmicos e sua compatibilidade com Python.

Cientistas, desenvolvedores e depuradores de redes neurais podem executar e testar partes do código em tempo real com essa ferramenta. Assim, os usuários não precisam esperar a implementação do código completo para verificar se suas diferentes partes funcionam.

Originalmente, o PyTorch foi desenvolvido pelo Idiap Research Institute, NYU, NEC Laboratories America, Facebook e DeepMind Tecnologias com a ajuda dos projetos Torch e Caffe2.

Agora, este projeto de código aberto reúne uma grande comunidade. A versão 1.10 do PyTorch, lançada em outubro de 2021, recebeu centenas de contribuições.

Como funciona o PyTorch?

A operação do PyTorch é baseada principalmente em Tensores, permitindo que os dados sejam contidos em múltiplas dimensões. É uma unidade fundamental de dados que pode ser usada como base para operações matemáticas avançadas. Pode ser um número, um vetor, uma matriz ou uma matriz multidimensional semelhante a uma matriz NumPy.

Os tensores podem ser suportados por uma CPU ou GPU para realizar as operações mais rapidamente. Existem diferentes tipos de tensores, mas o PyTorch usa o tensor flutuante de 32 bits por padrão.

Para realizar operações matemáticas com o PyTorch, usamos os mesmos códigos do Numpy. Os usuários precisam inicializar dois tensores e, em seguida, realizar operações neles, como adição, subtração, multiplicação e divisão.

Finalmente, para inicializar uma matriz com números aleatórios no PyTorch, usamos a função randn() fornecendo um tensor preenchido com números aleatórios de uma distribuição normal padrão. Novamente, as operações básicas de array são semelhantes com PyTorch e NumPy.

Quais são as aplicações do PyTorch?

Os principais casos de uso do PyTorch são visão computacional, processamento de linguagem natural e aprendizado por reforço.

A Visão Computacional é um processo que permite que os computadores compreendam imagens e extraiam informações delas.

O Processamento de Linguagem Natural ou Processamento de Linguagem Natural permite que os computadores compreendam textos ou palavras da mesma forma que um ser humano. É usado em particular para o desenvolvimento de chatbots e tradutores de idiomas.

Finalmente, o aprendizado por reforço é uma técnica de aprendizado de máquina baseada em feedback. Um agente aprende a se comportar dentro de um ambiente realizando ações e observando os resultados. Este método é usado para o desenvolvimento e automação de robôs.

A evolução do PyTorch

Quando o PyTorch apareceu pela primeira vez, muitos pesquisadores foram atraídos porque era mais fácil de usar do que o TensorFlow para o desenvolvimento de modelos de aprendizado profundo com GPUs.

Por padrão, as chamadas da API PyTorch são executadas na invocação. Eles não precisam ser adicionados a um gráfico para serem executados posteriormente.

Desde então, o TensorFlow melhorou e oferece a mesma operação. No entanto, o PyTorch manteve sua popularidade na comunidade científica.

Com a versão 1.10 disponível desde outubro de 2021, o PyTorch oferece integração de APIs CUDA Graphs, várias APIs de front-end como FX e torch.special, um compilador JIT baseado em LLVM para mesclar sequências de chamadas torch e aumentar o desempenho e suporte para a API NNAPI do Android permitindo que aplicativos Android executem redes neurais em GPUs de smartphones.

Por fim, o PyTorch também se distingue por um vasto ecossistema de ferramentas e bibliotecas que estendem seus recursos. Também é compatível com as principais plataformas de computação em nuvem, como Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform (GCP) e Microsoft Azure.

Como usar o PyTorch?

Para começar a usar o PyTorch, você deve primeiro instalá-lo. Se você estiver usando o comando pip do Python, primeiro verifique se o pip está instalado com o comando "pip –version".

Em seguida, instale a versão mais recente do PyTorch com o comando "pip install torch". Verifique se a instalação foi bem sucedida com o comando “pip show torch”.

Como alternativa, você pode usar o sistema de gerenciamento de ambiente Conda de código aberto compatível com Windows, Linux e Mac. Após concluir a instalação, você pode começar a usar o PyTorch para desenvolver seus modelos de aprendizado profundo e colocá-los em produção.

No entanto, para explorar plenamente o potencial do PyTorch, é necessário adquirir conhecimentos técnicos. Não hesite em seguir um treinamento em Python para descobrir todos os segredos desta linguagem e suas bibliotecas de software.

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