Здравейте, аз съм студент в областта на Data Science. В тази публикация бих искал да споделя какво научих, докато изучавах PyTorch. Ще разгледам следните теми в тази публикация:

  • Какво е PyTorch?
  • Защо PyTorch?
  • Предимства на PyTorch
  • Недостатъци на PyTorch

Да се ​​потопим!

Какво е PyTorch?

PyTorch е библиотека с отворен код за машинно обучение, която е подобна на Tensorflow. PyTorch е рамка, която предоставя гъвкав и динамичен подход за изграждане и обучение на невронни мрежи. Базиран на Python, той се използва главно за NLP (обработка на естествен език), като разпознаване на реч, резюме на съдържанието, превод, анализ на потребителското настроение, задачи за класификация на текст (класификация на нежелана поща, класификация на новинарски статии), QnA система и система за chatbot.

Тъй като PyTorch използва GPU, обработката на дефинираните задачи и данни е много бърза. Въпреки че все още има много потребители на Tensorflow, в същото време броят на потребителите на PyTorch се увеличава. Той е разработен от изследователския екип на Facebook за изкуствен интелект. Например в реалния свят компанията Uber използва PyTorch за софтуер за вероятностно програмиране.

  • Най-популярната изследователска рамка за дълбоко обучение
  • Може да работи на GPU или много GPU
  • Възможност за достъп до много предварително изградени модели за дълбоко обучение
  • Първоначално проектиран и използван вътрешно от Facebook/Meta, но сега с отворен код и се използва от компании като Tesla, Microsoft, OpenAI

Защо PyTorch?

От гледна точка на програмирането тензорите могат да се разглеждат просто като многоизмерни масиви. Тензорите в Pytorch са подобни на масивите в NumPy, освен това тензорите могат да се използват и на графични процесори, които поддържат CUDA.

Най-голямата разлика между TensorFlow и Pytorch е, че парадигмата за внедряване на дълбоко обучение е различна. TensorFlow е рамка за дефиниране и изпълнение, докато Pytorch е дефиниране чрез изпълнение.

  • Динамична изчислителна графика: Една от забележителните характеристики на PyTorch е неговата динамична изчислителна графика. Това означава, че можете да дефинирате, модифицирате и изпълнявате операции в движение, което улеснява отстраняването на грешки и експериментирането.
  • Отстраняване на грешки и профилиране: Динамичният характер на PyTorch улеснява отстраняването на грешки в модели, като ви позволява да проверявате междинните стойности по време на изпълнение. Освен това, той предоставя вградени инструменти за профилиране на код, за да идентифицирате тесните места в производителността и да оптимизирате вашите модели по-ефективно.
  • Pythonic API: API на PyTorch е повече Pythonic, което го прави познат и достъпен за тези, които вече са запознати с програмирането на Python. Тази лекота на използване може да доведе до по-бързо развитие и експериментиране.
  • Силна общност и ресурси: PyTorch има бързо нарастваща общност, което води до изобилие от уроци, документация и библиотеки, налични за широк набор от задачи. Това улеснява намирането на решения на проблеми, които може да срещнете.
  • Широко приемане в научните изследвания: Много научни статии и авангардни модели се пускат с реализации на PyTorch, което го прави популярен избор за изследователи и академици.

Предимства от използването на PyTorch

  • Лесен за монтаж
  • Лесен за разбиране и отстраняване на грешки
  • Визуализирайте резултатите в реално време въз основа на метода „Определяне чрез изпълнение“.
  • Висока съвместимост с библиотеки на Python като Numpy, Scipy, Cython
  • Бързо обучение
  • Лесен за управление чрез бързо разсъждение
  • Лесно създаване на DDN (мрежи за директни данни) с помощта на автоматична система за диференциране
  • С GPU са налични операции, подобни на Numpy Tensor
  • Гъвкав за коригиране според данните по всяко време, тъй като не е във фиксирано състояние, когато създавате моделна графика
  • Бързо обучение на модели чрез основно приложение на алгоритъма за конволюция на Winograd

Недостатъци на използването на PyTorch

  • Потенциално влияние върху производителността при внедряване поради динамична графика
  • Ограничена поддръжка за мобилни устройства и IoT
  • Предлагайте абстракции на по-малко високо ниво за задачи като предварителна обработка на данни и увеличаване на данни
  • По-малко зрял от Tensorflow по отношение на обширни инструменти и опции за внедряване
  • Трудно за научаване за начинаещи

в обобщение

В обобщение, динамичната природа на PyTorch, Pythonic API и силната изследователска общност го правят предпочитан избор за много практикуващи и изследователи в областта на машинното обучение. Въпреки това изборът между PyTorch и други рамки като TensorFlow зависи от специфичните изисквания на проекта, съображенията за внедряване и индивидуалните предпочитания.

Надявам се статията ми да ви е харесала. Ако се интересувате да прочетете повече, моля, последвайте ме в Medium. Благодарим ви за подкрепата!