Pythonトーチとは何ですか

python torch (別名 PyTorach) は、Python ファーストの深層学習フレームワークであり、自然言語処理およびその他のアプリケーション用のオープンソース Python 機械学習ライブラリです。強力な GPU アクセラレーションを可能にするだけでなく、動的サポートもサポートしています。ニューラル ネットワークは、Tensorflow などの多くの主流フレームワークではサポートされていません。

PyTorch は、Torch7 チームによって開発されましたが、その名前からもわかるように、Torch との違いは、開発言語として Python を使用していることです。

いわゆる「Python ファースト」とは、強力な GPU アクセラレーションを実現するだけでなく、Tensorflow などの多くの主流フレームワークがサポートしている動的ニューラル ネットワークもサポートする、Python ファーストの深層学習フレームワークであることも意味します。現在サポートされていません。

PyTorch は、GPU サポートを備えた numpy と、自動導出機能を備えた強力なディープ ニューラル ネットワークの両方とみなすことができ、Facebook に加えて、Twitter、CMU、Salesforce などでも使用されており、他の機関でも採用されています。

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PyTorchを使用する理由

非常に多くの深層学習フレームワークがある中で、なぜ PyTorch を選択する必要があるのでしょうか? Tensorflow は深層学習フレームワークのデフォルトのリーダーではありませんか? Tensorflow を直接選択せずに、PyTorch を選択するのはなぜですか?以下に、PyTorch を使用する必要がある理由を 4 つの側面から紹介します。

(1) フレームワークの習得は 1 回限りの解決策ではありません。現在、Google でさえもディープ ラーニングを完全に独占している人はいないため、Tensorflow を学ぶだけでは十分ではありません。同時に、現在の研究者はさまざまなフレームワークを使用しており、彼らが実装しているコードを見たい場合は、少なくとも彼らが使用しているフレームワークを理解する必要があるため、必要に応じてもう 1 つのフレームワークを学習してください。

(2) Tensorflow と Caffe は両方とも命令型プログラミング言語であり、静的です。最初にニューラル ネットワークを構築し、その後同じ構造を何度も使用する必要があります。ネットワークだけを最初から始める必要があります。しかし、PyTorch の場合は、逆自動導出技術を通じて、遅延ゼロでニューラル ネットワークの動作を任意に変更できます。この技術は PyTorch に固有のものではありませんが、これまでで最速の実装であり、あらゆるクレイジーな実装を支援できます。このアイデアは最高の速度と最高の柔軟性を実現します。これは、Tensorflow と比較した PyTorch の最大の利点でもあります。

(3) PyTorch の設計思想は直線的で直感的で使いやすく、コード行を実行すると忠実に実行され、非同期の世界観がないため、バグが発生したときにコード内に が表示された場合、この情報を使用して、間違ったコードを簡単かつ迅速に見つけることができ、デバッグ時に間違った方向や非同期で不透明なエンジンによって時間を無駄にすることがなくなります。

(4) PyTorch のコードは Tensorflow よりも簡潔で直感的ですが、同時に、PyTorch のソース コードは、理解するのが難しい Tensorflow の高度に工業化された基盤となるコードよりもはるかにフレンドリーで理解しやすいです。 。 API を深く掘り下げて、PyTorch の基礎となる層を理解するのは間違いなく楽しいです。基礎となるアーキテクチャを理解できるフレームワークは、フレームワークをより深く理解するのに役立ちます。

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最後に、PyTorch の特徴を簡単にまとめます:

サポート GPU;

ダイナミック ニューラル ネットワーク;

最初の Python;

命令的なエクスペリエンス;

簡単な拡張。

PyTorch には利点がたくさんありますが、欠点もあります。このフレームワークは比較的新しいため、使用している人が少なく、コミュニティがそれほど強力ではありませんが、PyTorch には次のことができる公式フォーラムがあります。遭遇したほとんどの質問を検索してください。通常、そこでの回答は作成者または他の PyTorch ユーザーによって提供されます。フォーラムも非常に頻繁に更新されます。また、Github で問題を提出することもできます。通常、開発者から応答が得られますこれはコミュニティの問題をある程度解決したとみなすことができます。

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