Здравствуйте, я учусь в области науки о данных. В этом посте я хотел бы поделиться тем, что я узнал, изучая PyTorch. В этом посте я расскажу о следующих темах:

  • Что такое ПиТорч?
  • Почему ПиТорч?
  • Преимущества PyTorch
  • Недостатки PyTorch

Давайте углубимся!

Что такое ПиТорч?

PyTorch — это библиотека машинного обучения с открытым исходным кодом, похожая на Tensorflow. PyTorch — это фреймворк, обеспечивающий гибкий и динамичный подход к построению и обучению нейронных сетей. Основанный на Python, он в основном используется для НЛП (обработки естественного языка), таких как распознавание речи, сводка контента, перевод, анализ настроений пользователей, задачи классификации текста (классификация спама, классификация категорий новостных статей), система QnA и система чат-ботов.

Поскольку PyTorch использует графический процессор, он очень быстро обрабатывает определенные задачи и данные. Несмотря на то, что пользователей Tensorflow все еще много, в то же время количество пользователей PyTorch увеличивается. Он был разработан исследовательской группой искусственного интеллекта Facebook. Например, в реальном мире компания Uber использует PyTorch для программного обеспечения для вероятностного программирования.

  • Самая популярная исследовательская среда глубокого обучения
  • Возможность работы на графическом процессоре или нескольких графических процессорах
  • Возможность доступа ко многим готовым моделям глубокого обучения
  • Первоначально разработанный и используемый Facebook/Meta собственными силами, но теперь открытый исходный код и используемый такими компаниями, как Tesla, Microsoft, OpenAI.

Почему ПиТорч?

С точки зрения программирования тензоры можно рассматривать просто как многомерные массивы. Тензоры в Pytorch аналогичны массивам в NumPy, кроме того, тензоры также можно использовать на графических процессорах, поддерживающих CUDA.

Самая большая разница между TensorFlow и Pytorch заключается в том, что парадигма реализации глубокого обучения отличается. TensorFlow – это фреймворк Define-and-Run, а Pytorch – Define-by-Run.

  • Динамический вычислительный график. Одной из выдающихся особенностей PyTorch является его динамический вычислительный график. Это означает, что вы можете определять, изменять и выполнять операции «на лету», что упрощает отладку и экспериментирование.
  • Отладка и профилирование. Динамическая природа PyTorch упрощает отладку моделей, позволяя проверять промежуточные значения во время выполнения. Кроме того, он предоставляет встроенные инструменты для профилирования кода для выявления узких мест в производительности и более эффективной оптимизации ваших моделей.
  • Pythonic API: API PyTorch более похож на Python, что делает его знакомым и доступным для тех, кто уже знаком с программированием на Python. Эта простота использования может привести к более быстрой разработке и экспериментированию.
  • Сильное сообщество и ресурсы: PyTorch имеет быстрорастущее сообщество, в результате чего доступно множество руководств, документации и библиотек для широкого круга задач. Это облегчает поиск решений проблем, с которыми вы можете столкнуться.
  • Широкое применение в исследованиях. Многие исследовательские работы и передовые модели выпускаются с реализациями PyTorch, что делает его популярным выбором для исследователей и ученых.

Преимущества использования PyTorch

  • Простота установки
  • Легко понять и отладить
  • Визуализируйте результаты в реальном времени на основе метода «Определить по прогону»
  • Высокая совместимость с библиотеками Python, такими как Numpy, Scipy, Cython
  • Быстрое обучение
  • Легко обрабатывать благодаря быстрому мышлению
  • Легко создавать DDN (сети прямого доступа к данным) с помощью системы автоматической дифференциации.
  • С графическим процессором доступны тензорные операции, подобные Numpy.
  • Гибкая настройка в соответствии с данными в любое время, так как они не находятся в фиксированном состоянии при создании графа модели.
  • Быстрое обучение модели с помощью базового применения алгоритма свертки Винограда

Недостатки использования PyTorch

  • Потенциально влияет на производительность при развертывании из-за динамического графа
  • Ограниченная поддержка мобильных устройств и Интернета вещей
  • Предлагайте менее высокоуровневые абстракции для таких задач, как предварительная обработка данных и увеличение данных.
  • Менее зрелый, чем Tensorflow, с точки зрения обширных инструментов и вариантов развертывания.
  • Трудно учиться новичкам

В итоге

Таким образом, динамичный характер PyTorch, Pythonic API и сильное исследовательское сообщество делают его предпочтительным выбором для многих практиков и исследователей в области машинного обучения. Однако выбор между PyTorch и другими платформами, такими как TensorFlow, зависит от конкретных требований проекта, соображений развертывания и индивидуальных предпочтений.

Надеюсь, вам понравилась моя статья. Если вам интересно узнать больше, подписывайтесь на меня на Medium. Спасибо за вашу поддержку!