AI

Что такое PyTorch?

Раскрытие развития искусственного интеллекта

Что такое PyTorch?

PyTorch — библиотека машинного обучения с открытым исходным кодом. Хотя его можно использовать для решения широкого круга задач, он особенно полезен для обучения и вывода в задачах глубокого обучения, таких как компьютерное зрение и обработка естественного языка.

Одной из главных причин популярности PyTorch является то, что он помогает разработчикам искусственного интеллекта (ИИ) быстро создавать прототипы и отлаживать модели машинного обучения.

PyTorch получил свое название от библиотеки Torch — еще одной среды глубокого обучения с открытым исходным кодом, написанной на языке программирования Lua. Название PyTorch подчеркивает дружественность библиотеки к Python и ее корни в проекте Torch.

Первоначально PyTorch был создан в 2017 году командой Facebook AI Research (FAIR). В 2022 году управление проектом PyTorch было передано нейтральному фонду PyTorch Foundation. Являясь частью Linux Foundation, PyTorch Foundation помогает координировать будущее развитие библиотеки и ее экосистемы.

Преимущества PyTorch

PyTorch имеет множество преимуществ, которые делают его одним из самых любимых фреймворков среди программистов ИИ. Некоторые из наиболее примечательных аспектов этой библиотеки, которые делают ее пригодной для различных вариантов использования машинного обучения, включают в себя:

1. Интеграция с Python

PyTorch создан на основе Python — широко используемого и удобного для новичков языка программирования. Это упрощает обучение даже для новых разработчиков ИИ, не имеющих опыта глубокого обучения. PyTorch также разработан для бесперебойной работы с экосистемой Python и хорошо интегрируется с популярными и мощными библиотеками Python, такими как NumPy и SciPy.

2. Легко отлаживать

PyTorch поддерживает динамические вычислительные графики, позволяя разработчикам создавать и изменять их «на лету». Кроме того, он использует инструменты отладки Python. Эти функции помогают сделать отладку моделей PyTorch более управляемой и эффективной, что особенно полезно при создании прототипов и экспериментировании с различными моделями ИИ.

3. Ускорение графического процессора

PyTorch поддерживает ускорение графического процессора с помощью CUDA, параллельной вычислительной платформы Nvidia. Эта поддержка помогает ускорить обучение моделей машинного обучения и особенно важна для задач глубокого обучения, которые обычно требуют больших вычислительных мощностей.

4. Распределенное обучение

PyTorch поддерживает распределенное обучение, что позволяет эффективно выполнять обучение и делать выводы на различном оборудовании, таком как ЦП и ГП. Распределяя рабочие нагрузки между несколькими процессорами или машинами, PyTorch максимально эффективно использует ресурсы и значительно сокращает время обучения модели.

5. Предварительно обученные модели

PyTorch предоставляет широкий спектр предварительно обученных моделей, таких как VGG, ResNet, MobileNet и т д. Разработчики могут легко использовать и интегрировать эти предварительно обученные модели в свои существующие проекты PyTorch. Более того, эти модели предварительно обучаются на больших наборах данных, что может значительно сократить объем данных и время обучения, необходимые для достижения моделями хорошей производительности. Тонкая настройка предварительно обученной модели также может обеспечить лучшую производительность, чем обучение модели с нуля, особенно если набор данных ограничен.

6. Обширная экосистема

Благодаря открытому исходному коду PyTorch собрал большое глобальное сообщество пользователей и участников. Он имеет богатую экосистему библиотек, разработанных для конкретных задач, например, torchvision для задач компьютерного зрения, torchaudio для задач, связанных со звуком, torchtext для обработки естественного языка (NLP) и т д

Ключевые элементы PyTorch

PyTorch состоит из трех основных компонентов, которые помогают быстро и эффективно разрабатывать сложные модели нейронных сетей:

1. Тензор

Тензоры являются основными строительными блоками в PyTorch и часто рассматриваются как нечто похожее на многомерные массивы. Эти тензоры по сути помогают представить любой тип данных в виде чисел, включая изображения, аудио и видео. Тензоры — это основной тип данных PyTorch, используемый для хранения и обработки входных и выходных данных модели, а также параметров модели. Они лучше используют мощность графических процессоров для достижения более быстрых вычислений.

2. Модули

Благодаря многочисленным модулям PyTorch разработчики могут быстро создавать модели глубокого обучения с помощью всего нескольких строк кода, не утруждая себя их ручным созданием. Такие модули, как nn и optim, предоставляют структурированный способ определения архитектур нейронных сетей, а также различных алгоритмов оптимизации, которые полезны при обучении моделей. Также имеется модуль Autograd, который значительно упрощает обучение нейронных сетей с использованием процесса обратного распространения.

3. Динамический вычислительный график

Модели глубокого обучения представлены в PyTorch в виде динамических вычислительных графов (DCG). В отличие от готовых статических графов, структуры нейронных сетей создаются и изменяются динамически по мере запуска кода в DCG. Это особенно полезно для тех, кто реализует сложные модели и должен адаптировать свою архитектуру на основе входных данных. DCG также облегчают отладку, поскольку позволяют разработчикам проверять модели во время выполнения.

Варианты использования PyTorch

PyTorch имеет множество преимуществ для ускорения разработки и обучения моделей, что делает его популярной средой глубокого обучения для различных задач среди разработчиков ИИ.

«PyTorch и TensorFlow — две из самых популярных платформ глубокого обучения, обе широко используются для создания и обучения моделей машинного обучения», — сказал Джад Халифе, директор по продажам на Ближнем Востоке и в Турции в Dataiku. «Хотя у них много в «Они похожи, но отличаются по философии дизайна, доступности и экосистеме”

Халифе считает, что академическое сообщество отдает предпочтение PyTorch благодаря своей простоте и гибкости. Он также считает, что его анимационная графика значительно упрощает создание прототипов и эксперименты с моделями.

Обработка естественного языка (NLP) — одна из областей, где PyTorch широко используется. Эта библиотека обычно используется для разработки моделей машинного перевода, анализа настроений, распознавания речи и синтеза. Фактически, многие разработчики искусственного интеллекта считают PyTorch предпочтительным инструментом для многих задач обработки естественного языка, особенно тех, которые требуют обучения сложных моделей нейронных сетей на больших объемах текстовых данных.

Кроме того, он обладает преимуществом ускорения на базе графического процессора, что помогает PyTorch стать лучшим выбором для сложных приложений компьютерного зрения. Эта библиотека широко используется разработчиками для обработки и классификации изображений и видео, обнаружения объектов в реальном времени и т д.

Его также часто используют в задачах обучения с подкреплением, чтобы помочь построить модели, которые могут обучаться на основе взаимодействия с окружающей средой и принимать решения на основе поощрений и штрафов. Это делает PyTorch полезным для таких приложений, как робототехника и автономное вождение, где модели могут учиться реагировать на окружающую среду.

  • Это лучшие конструкторы сайтов на базе искусственного интеллекта.

источник

PyTorch in 100 Seconds

PyTorch is a deep learning framework for used to build artificial intelligence software with Python. Learn how to build a basic ...

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

error: Content is protected !!