Cum se utilizează biblioteca PyTorch python?

Cum se utilizează biblioteca PyTorch python?

PyTorch este cel mai popular cadru pentru construirea modelelor de Deep Learning. Aflați tot ce trebuie să știți despre această bibliotecă Python folosită de cercetători și companii din întreaga lume.

Creat inițial de cercetătorii de la Facebook AI Research (FAIR) în 2017, PyTorch s-a impus rapid ca cadru de referință pentru crearea modelelor de Deep Learning.

Această bibliotecă de învățare automată open-source se bazează pe Torch și este concepută pentru a oferi viteză și flexibilitate în implementarea rețelelor neuronale.

Acum este cea mai populară bibliotecă de software pentru cercetătorii și profesioniștii AI atât din industrie, cât și din cercetare. Este operat în special de mari companii renumite, inclusiv Tesla și Disney.

Ce este Pytorch?

PyTorch este o bibliotecă de tensori Deep Learning optimizat și bazat pe Python și Torch. Este un cadru de învățare automată cu sursă deschisă, utilizat atât pentru prototiparea de cercetare, cât și pentru implementarea producției. 

Cele două caracteristici principale ale PyTorch sunt calculul accelerat al tensorului prin GPUși crearea și antrenarea rețelelor neuronale profunde prin derivare automată.

Acest cadru este utilizat în principal pentru aplicațiile care utilizează GPU-uri și procesoare. Destul de des, PyTorch este preferat față de alții Cadre de învățare profundă precum Keras și TensorFlow pentru utilizarea graficelor de calcul dinamice și compatibilitatea cu Python.

Oamenii de știință, dezvoltatorii și depanatorii rețelelor neuronale pot rula și testa porțiuni de cod în timp real folosind acest instrument. Astfel, utilizatorii nu trebuie să aștepte implementarea codului complet pentru a verifica dacă diferitele sale părți funcționează.

Inițial, PyTorch a fost dezvoltat de Institutul de Cercetare Idiap, NYU, NEC Laboratories America, Facebook și DeepMind Tehnologii cu ajutorul proiectelor Torch și Caffe2.

Acum, acest proiect open source reunește o comunitate mare. PyTorch versiunea 1.10, lansată în octombrie 2021, a primit sute de contribuții.

Cum funcționează PyTorch?

Funcționarea PyTorch se bazează mai ales pe Tensori, permițând ca datele să fie conținute în mai multe dimensiuni. Este o unitate fundamentală de date care poate fi folosită ca bază pentru operații matematice avansate. Poate fi un număr, un vector, o matrice sau o matrice multidimensională similară cu o matrice NumPy.

Tensorii pot fi suportați de un procesor sau un GPU pentru a efectua operațiunile mai rapid. Există diferite tipuri de tensori, dar PyTorch folosește Tensorul flotant pe 32 de biți în mod implicit.

Pentru a efectua operații matematice cu PyTorch, folosim aceleași coduri ca și cu Numpy. Utilizatorii trebuie să inițializeze doi tensori și apoi să efectueze operații asupra lor, cum ar fi adunarea, scăderea, înmulțirea și împărțirea.

În cele din urmă, pentru a inițializa o matrice cu numere aleatoare în PyTorch, folosim funcția randn() care dă un tensor umplut cu numere aleatoare dintr-o distribuție normală standard. Din nou, operațiunile de bază ale matricei sunt similare cu PyTorch și NumPy.

Care sunt aplicațiile PyTorch?

Cazurile de utilizare principale pentru PyTorch sunt viziunea computerizată, procesarea limbajului natural și învățarea prin consolidare.

Computer Vision este un proces care permite computerelor să înțeleagă imagini și să extragă informații din acestea.

Procesarea limbajului natural sau Procesarea limbajului natural permite computerelor să înțeleagă texte sau cuvinte în același mod ca o ființă umană. Este folosit în special pentru dezvoltarea chatbot-urilor și a traducătorilor de limbi.

În cele din urmă, învățarea prin întărire este o tehnică de învățare automată bazată pe feedback. Un agent învață să se comporte într-un mediu efectuând acțiuni și observând rezultatele. Această metodă este utilizată pentru dezvoltarea și automatizarea roboților.

Evoluția lui PyTorch

Când a apărut pentru prima dată PyTorch, mulți cercetători au fost atrași pentru că era mai ușor de utilizat decât TensorFlow pentru dezvoltarea modelelor de învățare profundă cu GPU-uri.

În mod implicit, apelurile API PyTorch se execută la invocare. Ele nu trebuie adăugate la o diagramă pentru a fi rulate mai târziu.

De atunci, TensorFlow s-a îmbunătățit și oferă aceeași operațiune. Cu toate acestea, PyTorch și-a păstrat popularitatea în cadrul comunității științifice.

Cu versiunea 1.10 disponibilă din octombrie 2021, PyTorch oferă integrarea API-urilor CUDA Graphs, mai multe API-uri front-end precum FX și torch.special, un compilator JIT bazat pe LLVM pentru a îmbina secvențele de apel torță și a crește performanța și suport pentru API-ul NNAPI Android. permițând aplicațiilor Android să ruleze rețele neuronale pe GPU-urile smartphone-urilor.

În cele din urmă, PyTorch se distinge și printr-un ecosistem vast de instrumente și biblioteci care își extind capacitățile. De asemenea, este compatibil cu platformele majore de cloud computing, cum ar fi Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform (GCP) și Microsoft Azure.

Cum se utilizează PyTorch?

Pentru a începe să utilizați PyTorch, trebuie mai întâi să îl instalați. Dacă utilizați comanda pip a lui Python, verificați mai întâi dacă pip este instalat cu comanda „pip –version”.

Apoi instalați cea mai recentă versiune de PyTorch cu comanda „pip install torch”. Verificați dacă instalarea a reușit cu comanda „pip show torch”.

Ca alternativă, puteți utiliza sistemul de management al mediului open-source Conda compatibil cu Windows, Linux și Mac. După finalizarea instalării, puteți începe să utilizați PyTorch pentru a vă dezvolta modelele de deep learning și a le pune în producție.

Cu toate acestea, pentru a exploata pe deplin potențialul PyTorch, este necesară dobândirea de expertiză tehnică. Nu ezitați să urmați un antrenament Python pentru a descoperi toate secretele acestui limbaj și bibliotecile sale de software.

★ ★ ★ ★ ★