Hur använder man PyTorch python-biblioteket?

PyTorch är det mest populära ramverket för att bygga Deep Learning-modeller. Ta reda på allt du behöver veta om detta Python-bibliotek som används av forskare och företag runt om i världen.

PyTorch, som ursprungligen skapades av forskare vid Facebook AI Research (FAIR) 2017, etablerade sig snabbt som referensramen för att skapa Deep Learning-modeller.

Detta maskininlärningsbibliotek med öppen källkod är baserat på Torch och utformat för att ge snabbhet och flexibilitet vid implementering av neurala nätverk.

Det är nu det mest populära mjukvarubiblioteket för AI-forskare och yrkesverksamma inom både industri och forskning. Det drivs framför allt av stora välkända företag, inklusive Tesla och Disney.

Vad är Pytorch?

PyTorch är ett Deep Learning-tensorbibliotek optimerad och baserad på Python och Torch. Det är ett ramverk för maskininlärning med öppen källkod, som används för både forskningsprototyper och produktionsinstallation. 

De två huvudfunktionerna i PyTorch är accelererad Tensor-beräkning av GPU, och skapa och träna djupa neurala nätverk via automatisk härledning.

Detta ramverk används huvudsakligen för applikationer som använder GPU:er och processorer. Ganska ofta föredras PyTorch framför andra Deep Learning-ramverk som Keras och TensorFlow för dess användning av dynamiska beräkningsgrafer och dess kompatibilitet med Python.

Neurala nätverksforskare, utvecklare och debuggers kan köra och testa delar av koden i realtid med detta verktyg. Användare behöver alltså inte vänta på implementeringen av den fullständiga koden för att kontrollera om dess olika delar fungerar.

Ursprungligen utvecklades PyTorch av Idiap Research Institute, NYU, NEC Laboratories America, Facebook och Deepmind Teknologier med hjälp av projekten Torch och Caffe2.

Nu samlar detta öppen källkodsprojekt en stor gemenskap. PyTorch version 1.10, som lanserades i oktober 2021, fick hundratals bidrag.

Hur fungerar PyTorch?

Driften av PyTorch är framför allt baserad på Tensorer, vilket gör att data kan innehållas i flera dimensioner. Det är en grundläggande enhet av data som kan användas som en grund för avancerade matematiska operationer. Det kan vara ett tal, en vektor, en matris eller en flerdimensionell matris som liknar en NumPy-matris.

Tensorer kan stödjas av en CPU eller en GPU för att utföra operationerna snabbare. Det finns olika typer av tensorer, men PyTorch använder 32-bitars flyttensor som standard.

För att utföra matematiska operationer med PyTorch använder vi samma koder som med Numpy. Användare måste initiera två tensorer och sedan utföra operationer på dem som addition, subtraktion, multiplikation och division.

Slutligen, för att initiera en matris med slumptal i PyTorch, använder vi funktionen randn() som ger en tensor fylld med slumptal från en standardnormalfördelning. Återigen, grundläggande matrisoperationer liknar PyTorch och NumPy.

Vilka är applikationerna för PyTorch?

De primära användningsfallen för PyTorch är datorseende, naturlig språkbehandling och förstärkningsinlärning.

Computer Vision är en process som gör att datorer kan förstå bilder och extrahera information från dem.

Natural Language Processing eller Natural Language Processing låter datorer förstå texter eller ord på samma sätt som en människa. Det används särskilt för utveckling av chatbots och språköversättare.

Slutligen är förstärkningsinlärning en maskininlärningsteknik baserad på feedback. En agent lär sig att bete sig i en miljö genom att utföra åtgärder och observera resultaten. Denna metod används för robotutveckling och automatisering.

Utvecklingen av PyTorch

När PyTorch först dök upp lockades många forskare eftersom det var lättare att använda än TensorFlow för utveckling av djupinlärningsmodeller med GPU:er.

Som standard körs PyTorch API-anrop vid anrop. De behöver inte läggas till i ett diagram för att köras senare.

Sedan dess har TensorFlow förbättrats och erbjuder samma operation. PyTorch har dock behållit sin popularitet inom det vetenskapliga samfundet.

Med version 1.10 tillgänglig sedan oktober 2021 erbjuder PyTorch integration av CUDA Graphs API:er, flera frontend-API:er som FX och torch.special, en LLVM-baserad JIT-kompilator för att slå samman torch call-sekvenser och öka prestandan samt stöd för Android NNAPI API tillåter Android-appar att köra neurala nätverk på smartphone GPU:er.

Slutligen kännetecknas PyTorch också av ett stort ekosystem av verktyg och bibliotek som utökar dess möjligheter. Den är också kompatibel med stora molnbaserade plattformar som Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform (GCP) och Microsoft Azure.

Hur använder man PyTorch?

För att börja använda PyTorch måste du först installera den. Om du använder Pythons pip-kommando, kontrollera först om pip är installerat med kommandot "pip –version".

Installera sedan den senaste versionen av PyTorch med kommandot "pip install torch". Kontrollera om installationen lyckades med kommandot "pip show torch".

Som ett alternativ kan du använda Condas miljöhanteringssystem med öppen källkod som är kompatibelt med Windows, Linux och Mac. Efter att ha slutfört installationen kan du börja använda PyTorch för att utveckla dina djupinlärningsmodeller och sätta dem i produktion.

Men för att fullt ut kunna utnyttja potentialen hos PyTorch är det nödvändigt att skaffa teknisk expertis. Tveka inte att följa en Python-utbildning för att upptäcka alla hemligheterna med detta språk och dess mjukvarubibliotek.

Hitta fler tips på neuf.tv

Du kanske också gillar: Bästa lasergravör/skärare