Ako používať knižnicu PyTorch python?

Ako používať knižnicu PyTorch python?

PyTorch je najobľúbenejší rámec na vytváranie modelov hlbokého učenia. Zistite všetko, čo potrebujete vedieť o tejto knižnici Python používanej výskumníkmi a firmami po celom svete.

PyTorch, ktorý pôvodne vytvorili výskumníci z Facebook AI Research (FAIR) v roku 2017, sa rýchlo etabloval ako referenčný rámec pre vytváranie modelov hlbokého učenia.

Táto open source knižnica strojového učenia je založená na Torch a je navrhnutá tak, aby poskytovala rýchlosť a flexibilitu pri implementácii neurónových sietí.

Teraz je to najobľúbenejšia softvérová knižnica pre výskumníkov AI a profesionálov v priemysle aj vo výskume. Prevádzkujú ho najmä veľké renomované spoločnosti vrátane Tesla a Disney.

Čo je Pytorch?

PyTorch je knižnica tenzorov Deep Learning optimalizované a založené na Pythone a Torchi. Ide o open source systém strojového učenia, ktorý sa používa na prototypovanie výskumu aj nasadzovanie do výroby. 

Dve hlavné funkcie PyTorch sú zrýchlené výpočty Tensor GPUa vytváranie a trénovanie hlbokých neurónových sietí prostredníctvom automatického odvodzovania.

Tento rámec sa používa hlavne pre aplikácie využívajúce GPU a CPU. Pomerne často je PyTorch preferovaný pred ostatnými Rámce hlbokého učenia ako Keras a TensorFlow pre jeho použitie dynamických výpočtových grafov a jeho kompatibilitu s Pythonom.

Vedci, vývojári a debuggeri neurónových sietí môžu pomocou tohto nástroja spúšťať a testovať časti kódu v reálnom čase. Používatelia teda nemusia čakať na implementáciu úplného kódu, aby skontrolovali, či jeho rôzne časti fungujú.

Pôvodne PyTorch vyvinuli Idiap Research Institute, NYU, NEC Laboratories America, Facebook a Deepmind Technológie s pomocou projektov Torch a Caffe2.

Teraz tento open source projekt spája veľkú komunitu. Verzia PyTorch 1.10, ktorá bola uvedená na trh v októbri 2021, získala stovky príspevkov.

Ako funguje PyTorch?

Fungovanie PyTorch je založené predovšetkým na Tensoroch, čo umožňuje, aby boli dáta obsiahnuté vo viacerých dimenziách. Ide o základnú jednotku údajov, ktorú možno použiť ako základ pre pokročilé matematické operácie. Môže to byť číslo, vektor, matica alebo viacrozmerné pole podobné poľu NumPy.

Tenzory môžu byť podporované CPU alebo GPU, aby sa operácie vykonávali rýchlejšie. Existujú rôzne typy tenzorov, ale PyTorch štandardne používa 32-bitový Float Tensor.

Na vykonávanie matematických operácií s PyTorch používame rovnaké kódy ako s Numpy. Používatelia musia inicializovať dva tenzory a potom s nimi vykonávať operácie, ako je sčítanie, odčítanie, násobenie a delenie.

Nakoniec, na inicializáciu matice s náhodnými číslami v PyTorch použijeme funkciu randn(), ktorá dáva tenzor vyplnený náhodnými číslami zo štandardného normálneho rozdelenia. Opäť platí, že základné maticové operácie sú podobné s PyTorch a NumPy.

Aké sú aplikácie PyTorch?

Primárnymi prípadmi použitia PyTorch sú počítačové videnie, spracovanie prirodzeného jazyka a posilňovacie učenie.

Počítačové videnie je proces, ktorý počítačom umožňuje porozumieť obrázkom a extrahovať z nich informácie.

Spracovanie prirodzeného jazyka alebo Spracovanie prirodzeného jazyka umožňuje počítačom chápať texty alebo slová rovnakým spôsobom ako človek. Používa sa najmä na vývoj chatbotov a jazykových prekladačov.

Napokon, posilňovacie učenie je technika strojového učenia založená na spätnej väzbe. Agent sa učí správať sa v prostredí vykonávaním akcií a pozorovaním výsledkov. Táto metóda sa používa pri vývoji a automatizácii robotov.

Evolúcia PyTorch

Keď sa PyTorch prvýkrát objavil, mnohých výskumníkov prilákalo, pretože bolo jednoduchšie použiť ako TensorFlow na vývoj modelu hlbokého učenia s GPU.

V predvolenom nastavení sa volania PyTorch API spúšťajú pri vyvolaní. Na neskoršie spustenie ich nie je potrebné pridávať do grafu.

Odvtedy sa TensorFlow zlepšil a ponúka rovnakú prevádzku. PyTorch si však zachoval svoju popularitu vo vedeckej komunite.

S verziou 1.10, ktorá je k dispozícii od októbra 2021, PyTorch ponúka integráciu CUDA Graphs API, niekoľko front-end API, ako je FX a torch.special, kompilátor JIT založený na LLVM na zlúčenie sekvencií hovorov pochodne a zvýšenie výkonu a podporu pre Android NNAPI API. umožňuje aplikáciám pre Android spúšťať neurónové siete na GPU smartfónov.

Nakoniec sa PyTorch vyznačuje aj rozsiahlym ekosystémom nástrojov a knižníc, ktoré rozširujú jeho možnosti. Je tiež kompatibilný s hlavnými platformami cloud computingu, ako sú Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform (GCP) a Microsoft Azure.

Ako používať PyTorch?

Ak chcete začať používať PyTorch, musíte si ho najprv nainštalovať. Ak používate príkaz pip Pythonu, najprv skontrolujte, či je pip nainštalovaný pomocou príkazu „pip –version“.

Potom nainštalujte najnovšiu verziu PyTorch pomocou príkazu „pip install torch“. Skontrolujte, či je inštalácia úspešná pomocou príkazu „pip show torch“.

Ako alternatívu môžete použiť open-source systém správy prostredia Conda kompatibilný s Windows, Linux a Mac. Po dokončení inštalácie môžete začať používať PyTorch na vývoj svojich modelov hlbokého učenia a ich uvedenie do výroby.

Na plné využitie potenciálu PyTorch je však potrebné získať technické znalosti. Neváhajte absolvovať školenie Pythonu, aby ste objavili všetky tajomstvá tohto jazyka a jeho softvérových knižníc.

★ ★ ★ ★ ★