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PyTorch è un pacchetto di calcolo logico basato su Python che utilizza l'intensità delle unità di elaborazione grafica. È inoltre una delle piattaforme di ricerca di apprendimento profonde favorita per offrire la massima adattabilità e velocità. È noto per dare due dei punti salienti di stato più anormali; per essere precisi, i calcoli del tensore con il solido rinforzo della GPU e la costruzione di sistemi neurali profondi su un quadro autogrado basato su nastro.

Esistono molte librerie Python esistenti che possono cambiare il modo in cui vengono eseguite l'apprendimento profondo e l'intelligenza artificiale, e questa è una di queste librerie. Una delle spiegazioni chiave per la prosperità di PyTorch è che è totalmente Pythonic e si possono fabbricare facilmente modelli di sistemi neurali. È ancora un giocatore giovane quando è in contrasto con i suoi diversi rivali, sia che sia, sta raccogliendo forza rapidamente. Dal nome si può capire che si tratta di una porta Python del sistema Torch basato su Lua. Questo è giusto in qualche modo. PyTorch sta andando molto contro la sua stessa esistenza reale. Implementa "ereditarietà " Torch somiglianza, tuttavia si sta muovendo rapidamente oltre in vista della prevalenza di Python. Per la maggior parte è una miscela di 3 pezzi / pensieri.

  • Torch – Lua: un'incredibile visione per PC e una struttura generale delle figure con una notevole quantità di utilizzo nel miglioramento della diversione e nella percezione. Ha una piccola base di clienti. Light – Lua è una venture di ricerca AI su Facebook. Lua è un dialetto di scripting che incorpora piacevolmente con C / C ++. È in giro da molto tempo! Luce: Lua ha una grande velocità della GPU CUDA.
  • Chainer : Chainer è un sistema Deep Neural Network che utilizza Python con accelerazione GPU di CuPy. il progresso è guidato dall'organizzazione giapponese Preferred Networks. Un elemento di spicco tra i componenti più notevoli di Chainer è "Caratterizza by-Run ". Questa è una novità di regola che PyTorch ha abbracciato. Ciò significa esecuzione dell'esposizione "dinamica ". È piuttosto che "Caratterizza AND-Run " che implica che il modello deve essere incorporato staticamente prima di eseguirlo.
  • HIPS Autograd : HIPS Autograd è una libreria di separazione programmata in grado di separare il codice Python e Numpy locale. Ha avuto origine dal laboratorio Harvard Intelligent Probabilistic Systems. Utilizza dinamica caratterizza by-run e rapida (entusiasta) esecuzione. Questo si adatta al piano PyTorch fondamentale ed è la premessa dell'utilità programmata di inclinazione in PyTorch.

Storia di PyTorch

Dal suo rilascio nel gennaio 2016, numerosi scienziati hanno proceduto ad adottare progressivamente PyTorch. Si è rapidamente trasformato in una libreria di riferimento alla luce della sua semplicità nella costruzione di sistemi neurali complessi di grande complessità. Sta dando un'intensa rivalità a TensorFlow in particolare quando utilizzato per il lavoro di ricerca. In ogni caso, c'è ancora un po 'di tempo prima che venga adottato dalla maggioranza a causa delle sue etichette ancora "nuove" e "in fase di sviluppo".

I creatori di PyTorch hanno immaginato che questa libreria fosse eccezionalmente basica e che potesse consentire loro di eseguire rapidamente tutti i calcoli numerici. Questa è una procedura perfetta che si adatta splendidamente allo stile di programmazione Python. Ha permesso ai ricercatori di apprendimento profondo, ai progettisti di apprendimento automatico e ai debugger del sistema neurale di eseguire e testare continuamente parte del codice. In questo modo non è necessario fidarsi che l'intero codice verrà eseguito per verificare se funziona o meno.

Generalmente è possibile utilizzare i pacchetti Python più amati, ad esempio NumPy, SciPy e Cython per ampliare funzionalità e amministrazioni PyTorch quando richiesto. Attualmente potresti chiedere, perché PyTorch? Cosa c'è di così straordinario nell'utilizzarlo per produrre modelli di apprendimento profondi? La risposta appropriata è molto basilare, PyTorch è una libreria dinamica (veramente adattabile e utilizzabile in base ai tuoi prerequisiti e cambiamenti) che è attualmente abbracciata da numerosi individui di scienziati, esperti e ingegneri ragionatori artificiali. Nella continua rivalità di Kaggle, la libreria PyTorch è stata utilizzata da quasi la maggior parte dei 10 migliori classificati.

Una parte delle funzionalità chiave di PyTorch include:

  • Interfaccia semplice: offre API semplici da usare, in questo modo è eccezionalmente facile da lavorare ed eseguire come Python.
  • Di natura pitonica: questa libreria, essendo Pythonic, si coordina facilmente con lo stack di informazioni Python. Pertanto può utilizzare ognuna delle amministrazioni e funzionalità offerte dalla condizione di Python.
  • Diagrammi computazionali: inoltre, PyTorch offre uno stadio eccellente che offre grafici computazionali dinamici; lungo queste linee puoi trasformarle in runtime. Ciò è molto utile quando non si ha idea di quanta memoria sarà necessaria per la visualizzazione di un sistema neurale.

Cos'è la community PyTorch?

Il gruppo PyTorch si sta sviluppando in numeri una volta al giorno. Nei 18 mesi semplicemente brevi, è apparsa un'incredibile misura di miglioramenti che hanno spinto i suoi riferimenti in molti articoli di ricerca e incontri. Un numero sempre maggiore di individui sta portando PyTorch all'interno dei propri laboratori di esplorazione dei ragionamenti computerizzati per fornire modelli di apprendimento profondi orientati alla qualità.

L'affascinante certezza è che PyTorch è ancora in beta a scarica precoce, tuttavia il modo in cui tutti ricevono questa struttura di apprendimento profonda a un ritmo vivace dimostra il suo vero potenziale e potere nella rete. Nonostante il fatto che si trovi nella scarica beta, ci sono 741 givers sul deposito di GitHub che modifica l'aggiornamento e fornisce miglioramenti alle attuali funzionalità PyTorch.

PyTorch non limita le applicazioni esplicite alla luce della sua adattabilità e struttura isolata. Ha visto un uso schiacciante guidando i goliath tecnologici, ad esempio Facebook, Twitter, NVIDIA, Uber e altri in numerosi spazi di esame, ad esempio, PNL, interpretazione delle macchine, riconoscimento delle immagini, sistemi neurali e altre aree chiave.

Perché dovresti usare PyTorch nella ricerca?

Qualunque individuo che sta lavorando nel campo dell'apprendimento profondo e della potenza mentale creata dall'uomo probabilmente ha già lavorato con TensorFlow, la più nota libreria open source di Google. Comunque sia, il più recente sistema di apprendimento profondo – PyTorch si prende cura di questioni significative riguardanti il lavoro di ricerca. Apparentemente PyTorch è il più grande rivale di TensorFlow fino ad oggi, ed è attualmente una libreria di ragionamento e apprendimento computerizzata molto supportata nella rete di esplorazione.

  • Diagrammi computazionali dinamici: mantiene una distanza strategica dai diagrammi statici utilizzati nei sistemi, ad esempio TensorFlow, consentendo quindi agli ingegneri e agli analisti di cambiare il modo in cui il sistema si comporta al volo. Gli early adopters sono inclini a PyTorch alla luce del fatto che è progressivamente istintivo rendersi conto quando è in contrasto con TensorFlow.
  • Diverso supporto per il back-end : PyTorch utilizza diversi backend per CPU, GPU e per diversi punti salienti utilitaristici invece di utilizzare un back-end solitario. Utilizza il back-end Tensore TH per CPU e THC per GPU. Mentre il sistema neurale backends, ad esempio, THNN e THCUNN per CPU e GPU individualmente. L'utilizzo di back-end separati semplifica il trasporto di PyTorch su framework obbligati.
  • Stile di base: la libreria PyTorch è eccezionalmente concepita per essere naturale e semplice da utilizzare. Quando si esegue una riga di codice, essa viene ispirata e pertanto è possibile eseguire il follow-up continuo su come sono costruiti i modelli del sistema neurale. Alla luce del suo brillante design di base e della sua metodologia rapida e snella, ha ampliato la selezione generale PyTorch nella rete.
  • Estensibilmente estensibile: PyTorch è profondamente coordinato con il codice C ++ e condivide alcuni backend C ++ con la struttura di apprendimento profonda, Torch. In questo modo, i client possono programmare in C / C ++ utilizzando un'API di incremento dipendente da cFFI per Python e ordinata per la CPU per l'attività della GPU. Questo elemento ha ampliato l'utilizzo di PyTorch per casi di utilizzo nuovi e di prova in questo modo, stabilendo in essi una decisione ideale per l'utilizzo della ricerca.
  • Python-Approach: PyTorch è un bundle Python locale per piano. Le sue funzionalità sono elaborate come classi Python, successivamente l'interezza del suo codice può essere coerente con i pacchetti e i moduli Python. Come NumPy, questa libreria basata su Python potenzia i calcoli del tensore potenziati dalla GPU oltre a offrire una ricca scelta di API per le applicazioni del sistema neurale. PyTorch offre un'intera struttura di esplorazione end-to-end che accompagna il più famoso edificio chiuso per completare la normale ricerca sull'apprendimento profondo. Permette il fissaggio di moduli del sistema neurale anormale in quanto è alla base dell'API di Keras nel suo pacchetto torch.nn.

In che modo PyTorch si avvicina alla produzione?

Abbiamo esaminato tutte le qualità offerte da PyTorch e in che modo sono diventate una libreria di riferimento per il lavoro di ricerca. Comunque sia, uno dei maggiori inconvenienti è che è stato il suo povero sostegno alla creazione. Tuttavia, questo è fatto valere per cambiare presto.

PyTorch 1.0 è considerato uno scarico degno di nota che conquisterà le difficoltà che gli ingegneri guardano in corso. Questo nuovo ciclo della struttura combinerà PyTorch basato su Python con Caffe2 consentendo ai progettisti di apprendimento automatico e agli specialisti del settore di passare da una ricerca all'altra in modo libero da problemi senza la necessità di gestire eventuali problemi di rilocazione. Il nuovo modulo 1.0 vincolerà le capacità di ricerca e creazione in un'unica struttura in questo modo, fornendo l'adattabilità richiesta e il miglioramento dell'esecuzione per la ricerca e la generazione.

Questa nuova forma garantisce di affrontare le imprese che è necessario gestire gestendo i modelli di apprendimento profondi in modo efficace su vasta scala. Accanto al sostegno della generazione, PyTorch 1.0 avrà maggiore facilità d'uso e ottimizzazione degli aggiornamenti. Con PyTorch 1.0, il tuo codice attuale continuerà a riempire così com'è, non ci saranno progressioni all'API corrente. Se hai la necessità di rimanere aggiornato con tutto il progresso della libreria PyTorch, puoi visitare la pagina Richieste pull. L'arrivo beta di questo atteso adattamento è normale, non molto tempo fa. I veri commercianti come Microsoft e Amazon sono invocati per dare il supporto finale al sistema sugli articoli del cloud.

Conclusione:

Riassumendo, PyTorch è un attore convincente nel campo dell'apprendimento profondo e delle biblioteche di coscienza create dall'uomo, che abusano della sua specialità unica di essere una prima biblioteca di esami. Supera tutte le difficoltà e dà l'esecuzione importante per occuparsi degli affari. Nel caso tu sia un matematico, un analista, un understudy che è inclinato a capire come viene eseguito un apprendimento profondo, PyTorch è una decisione fenomenale come il tuo primo sistema di apprendimento profondo da apprendere. Noi di Offshore Software Solutions utilizziamo PyTorch per offrirti strumenti web come mai prima d'ora. Controlla i nostri servizi qui www.offshoresoftware.solutions