Intelligence artificielle : cadre d'apprentissage profond PyTorch

Aujourd'hui, je vais vous expliquer quelques connaissances de base du framework d'apprentissage profond PyTorch. J'espère que cela sera utile à tout le monde pour comprendre PyTorch !

1. PyTorch

PyTorch est un framework d'apprentissage automatique Python basé sur Torch. Il a été développé par l'équipe de recherche en intelligence artificielle de Facebook en 2016. Il a résolu le problème de la faible popularité de Torch en raison de l'utilisation du langage de programmation Lua, il a donc été implémenté en utilisant le langage de programmation Python, qui est très largement intégré.

2. Boîtes à outils couramment utilisées par PyTorch

• torch : une bibliothèque de tableaux générale similaire à Numpy, qui peut convertir les types de tenseurs en (torch.cuda.TensorFloat) et prendre en charge les calculs sur le GPU.
• torch.autograd : Un package principalement utilisé pour créer des graphiques informatiques et obtenir automatiquement des dégradés
• torch.nn : Une bibliothèque de réseaux neuronaux avec des couches et des fonctions de coût communes
• torch.optim : Un package avec des algorithmes d'optimisation courants (tels que SGD , Adam, etc. ) package d'optimisation
• torch.utils : chargeur de données. Equipé d'entraîneurs et d'autres fonctions pratiques
• torch.legacy(.nn/.optim) : pour des raisons de compatibilité ascendante, code hérité transplanté de Torch
• torch.multiprocessing : concurrence multi-processus python, réalisant une torche entre les processus Partage de mémoire des Tensors

3. Caractéristiques de PyTorch

• Structure neuronale dynamique : PyTorch utilise une technologie de dérivation automatique inverse pour modifier arbitrairement le comportement du réseau neuronal sans délai, évitant ainsi d'avoir à attendre la fin de la construction du réseau neuronal, si. vous devez ajuster la structure du réseau neuronal, vous devez repartir de zéro. L'utilisation de PyTorch permet d'économiser considérablement des coûts de main-d'œuvre et de temps.
• Le débogage est pratique : l'idée de conception de PyTorch est linéaire, intuitive et facile à utiliser. Lorsque vous exécutez une ligne de code, vous l'exécutez étape par étape sans la pénibilité du débogage asynchrone, donc lorsqu'un bug apparaît dans le code, c'est le cas. très pratique. Localisez l'emplacement du code et évitez les problèmes de requêtes causés par des bugs, un pointage incorrect ou des moteurs asynchrones et opaques.
• Le code est concis et facile à comprendre : le code de PyTorch est plus concis et plus facile à lire que Tensorflow, et le code source de PyTorch lui-même est beaucoup plus convivial à lire, ce qui facilite la compréhension de PyTorch en profondeur.
• Communauté très active : PyTorch a une communauté et un forum très actifs (discuss.pytorch.org). Sa documentation (pytorch.org) est très claire, et les débutants peuvent démarrer rapidement ; elle suit le rythme de la version PyTorch et fournit un ensemble complet de tutoriels ; PyTorch est très simple à utiliser, le coût d'apprentissage est donc relativement faible.

4. Lacunes de PyTorch

• Faibles capacités de surveillance visuelle : Manque d'interfaces de surveillance et de visualisation directement disponibles :
• Pas aussi largement utilisé que TensorFlow : PyTorch n'est pas un outil de développement d'apprentissage automatique de bout en bout ; des applications réelles nécessitent PyTorch. Le code est converti vers un autre framework, tel que Caffe2, et l'application est déployée sur des serveurs, des postes de travail et des appareils mobiles.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!