Kecerdasan Buatan: Rangka Kerja Pembelajaran Dalam PyTorch

Hari ini saya akan menerangkan kepada anda beberapa pengetahuan asas tentang rangka kerja pembelajaran mendalam PyTorch, saya harap ia akan membantu semua orang untuk memahami PyTorch.

1. PyTorch

PyTorch ialah rangka kerja pembelajaran mesin Python berdasarkan Torch. Ia dibangunkan oleh pasukan penyelidik kecerdasan buatan Facebook pada tahun 2016. Ia menyelesaikan masalah populariti Torch yang rendah kerana penggunaan bahasa pengaturcaraan Lua, jadi ia dilaksanakan menggunakan bahasa pengaturcaraan Python, yang sangat bersepadu.

2. Kit alat yang biasa digunakan PyTorch

• torch: perpustakaan tatasusunan umum yang serupa dengan Numpy, yang boleh menukar jenis tensor kepada (torch.cuda.TensorFloat) dan menyokong Compute pada GPU.
• torch.autograd: Pakej yang digunakan terutamanya untuk membina graf pengiraan dan mendapatkan kecerunan secara automatik
• torch.nn: Pustaka rangkaian saraf dengan lapisan biasa dan fungsi kos
• obor. pengoptimuman: Pakej pengoptimuman dengan algoritma pengoptimuman umum (seperti SGD, Adam, dll.)
• torch.utils: Pemuat data. Dengan jurulatih dan fungsi mudah yang lain
• torch.legacy(.nn/.optim): Atas sebab keserasian ke belakang, kod warisan dialihkan daripada Torch
• torch.multiprocessing: python more Konkurensi proses membolehkan perkongsian memori daripada obor Tensor antara proses

3. Ciri PyTorch

• Struktur neural dinamik: PyTorch menggunakan teknologi terbitan automatik terbalik Anda boleh mengubah tingkah laku rangkaian saraf dengan sewenang-wenangnya kelewatan sifar, mengelakkan masalah perlu bermula dari awal jika anda perlu melaraskan struktur rangkaian saraf selepas rangkaian saraf dibina Menggunakan PyTorch sangat menjimatkan tenaga manusia dan kos masa.
• Penyahpepijatan adalah mudah: Idea reka bentuk PyTorch adalah linear, intuitif dan mudah digunakan Apabila anda melaksanakan baris kod, anda melaksanakannya langkah demi langkah tanpa membosankan penyahpepijatan tak segerak, jadi apabila pepijat muncul dalam. kod, Dengan mencari kod dengan mudah, anda boleh mengelakkan masalah masalah pertanyaan yang disebabkan oleh pepijat, penunjuk yang salah atau enjin tak segerak dan legap.
• Kod ini ringkas dan mudah difahami: Kod PyTorch lebih ringkas dan mudah dibaca berbanding Tensorflow, dan kod sumber PyTorch sendiri lebih mesra untuk dibaca, menjadikannya lebih mudah untuk memahami PyTorch secara mendalam.
• Komuniti yang sangat aktif: PyTorch mempunyai komuniti dan forum yang sangat aktif (discuss.pytorch.org). Dokumentasinya (pytorch.org) sangat jelas, dan pemula boleh bermula dengan cepat dan mengikuti versi PyTorch dan menyediakan set tutorial yang lengkap. PyTorch sangat mudah digunakan, jadi kos pembelajaran agak rendah.

4. Kekurangan PyTorch

• Keupayaan pemantauan visual yang lemah: Kekurangan antara muka pemantauan dan visualisasi yang tersedia secara langsung:
• Tidak digunakan secara meluas seperti TensorFlow: PyTorch bukan alat pembangunan pembelajaran mesin hujung ke hujung pembangunan aplikasi sebenar memerlukan penukaran kod PyTorch kepada rangka kerja lain, seperti Caffe2, dan menggunakan aplikasi ke pelayan, stesen kerja dan peranti mudah alih.

Atas ialah kandungan terperinci Kecerdasan Buatan: Rangka Kerja Pembelajaran Dalam PyTorch. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!