Как использовать библиотеку Python PyTorch?

Как использовать библиотеку Python PyTorch?

PyTorch — самый популярный фреймворк для создания моделей глубокого обучения. Узнайте все, что вам нужно знать об этой библиотеке Python, используемой исследователями и предприятиями по всему миру.

Первоначально созданный исследователями Facebook AI Research (FAIR) в 2017 году, PyTorch быстро зарекомендовал себя как эталонная среда для создания моделей глубокого обучения.

Эта библиотека машинного обучения с открытым исходным кодом основана на Torch и предназначена для обеспечения скорости и гибкости при реализации нейронных сетей.

В настоящее время это самая популярная программная библиотека для исследователей ИИ и профессионалов как в промышленности, так и в исследованиях. В частности, им управляют крупные известные компании, включая Tesla и Disney.

Что такое Питорч?

PyTorch — это тензорная библиотека глубокого обучения. оптимизирован и основан на Python и Torch. Это платформа машинного обучения с открытым исходным кодом, используемая как для исследовательского прототипирования, так и для производственного развертывания. 

Две основные функции PyTorch — это ускорение тензорных вычислений за счет GPU / ГРАФИЧЕСКИЙ ПРОЦЕССОР, а также создание и обучение глубоких нейронных сетей с помощью автоматического вывода.

Этот фреймворк в основном используется для приложений, использующих GPU и CPU. Довольно часто PyTorch предпочтительнее других Фреймворки глубокого обучения, такие как Keras и TensorFlow за использование динамических вычислительных графов и совместимость с Python.

С помощью этого инструмента ученые, разработчики и отладчики нейронных сетей могут запускать и тестировать фрагменты кода в режиме реального времени. Таким образом, пользователям не нужно ждать реализации полного кода, чтобы проверить, работают ли разные его части.

Первоначально PyTorch был разработан Исследовательским институтом Idiap, Нью-Йоркским университетом, NEC Laboratories America, Facebook и DeepMind Технологии с помощью проектов Torch и Caffe2.

Теперь этот проект с открытым исходным кодом объединяет большое сообщество. Версия PyTorch 1.10, запущенная в октябре 2021 года, получила сотни отзывов.

Как работает PyTorch?

Работа PyTorch основана прежде всего на тензорах, позволяющих хранить данные в нескольких измерениях. Это фундаментальная единица данных, которую можно использовать в качестве основы для сложных математических операций. Это может быть число, вектор, матрица или многомерный массив, аналогичный массиву NumPy.

Тензоры могут поддерживаться процессором или графическим процессором для более быстрого выполнения операций. Существуют разные типы тензоров, но PyTorch по умолчанию использует 32-битный плавающий тензор.

Для выполнения математических операций с PyTorch мы используем те же коды, что и с Numpy. Пользователям необходимо инициализировать два тензора, а затем выполнять над ними такие операции, как сложение, вычитание, умножение и деление.

Наконец, чтобы инициализировать матрицу случайными числами в PyTorch, мы используем функцию randn(), дающую тензор, заполненный случайными числами из стандартного нормального распределения. Опять же, основные операции с матрицами аналогичны PyTorch и NumPy.

Каковы приложения PyTorch?

Основными вариантами использования PyTorch являются компьютерное зрение, обработка естественного языка и обучение с подкреплением.

Компьютерное зрение — это процесс, который позволяет компьютерам понимать изображения и извлекать из них информацию.

Обработка естественного языка или обработка естественного языка позволяет компьютерам понимать тексты или слова так же, как человек. Он используется, в частности, для разработки чат-ботов и языковых переводчиков.

Наконец, обучение с подкреплением — это метод машинного обучения, основанный на обратной связи. Агент учится вести себя в среде, выполняя действия и наблюдая за результатами. Этот метод используется для разработки и автоматизации роботов.

Эволюция PyTorch

Когда PyTorch впервые появился, многие исследователи были привлечены тем, что его было проще использовать, чем TensorFlow, для разработки моделей глубокого обучения с использованием графических процессоров.

По умолчанию вызовы API PyTorch выполняются при вызове. Их не нужно добавлять на график для последующего запуска.

С тех пор TensorFlow улучшился и предлагает ту же операцию. Однако PyTorch сохранил свою популярность в научном сообществе.

Версия 1.10, доступная с октября 2021 года, PyTorch предлагает интеграцию API-интерфейсов CUDA Graphs, нескольких внешних API-интерфейсов, таких как FX и torch.special, JIT-компилятор на основе LLVM для объединения последовательностей вызовов факела и повышения производительности, а также поддержку Android NNAPI API. позволяя приложениям Android запускать нейронные сети на графических процессорах смартфонов.

Наконец, PyTorch также отличается обширной экосистемой инструментов и библиотек, расширяющих его возможности. Он также совместим с основными платформами облачных вычислений, такими как Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform (GCP) и Microsoft Azure.

Как использовать ПиТорч?

Чтобы начать использовать PyTorch, вы должны сначала установить его. Если вы используете команду Python pip, сначала проверьте, установлен ли pip с помощью команды «pip –version».

Затем установите последнюю версию PyTorch с помощью команды «pip install torch». Проверьте успешность установки с помощью команды «pip show torch».

В качестве альтернативы вы можете использовать систему управления средой Conda с открытым исходным кодом, совместимую с Windows, Linux и Mac. После завершения установки вы можете начать использовать PyTorch для разработки моделей глубокого обучения и запуска их в производство.

Однако, чтобы полностью использовать потенциал PyTorch, необходимо приобрести технические знания. Не стесняйтесь пройти курс обучения Python, чтобы открыть для себя все секреты этого языка и его программных библиотек.

★ ★ ★ ★ ★