""

PyTorch is een op Python gebaseerde logica-verwerkingsbundel die de intensiteit van grafische verwerkingseenheden gebruikt. Het is bovendien een van de favoriete diepgaande onderzoeksplatformen die zich bezighielden met de meest extreme aanpasbaarheid en snelheid. Het is bekend voor het geven van twee van de meest abnormale hoogtepunten van de staat; om specifiek te zijn, tensorberekeningen met solide GPU-versnellingsbacking en het bouwen van diepgaande neurale systemen op een op banden gebaseerd autograd-raamwerk.

Er zijn veel bestaande Python-bibliotheken die mogelijk kunnen veranderen hoe diepgaand leren en kunstmatige intelligentie worden uitgevoerd, en dit is zo'n bibliotheek. Een van de belangrijkste verklaringen voor de welvaart van PyTorch is dat het volledig Pythonic is en dat men gemakkelijk neurale systeemmodellen kan fabriceren. Het is vooralsnog een jeugdige speler in tegenstelling tot zijn verschillende rivalen, hoe het ook zij, het haalt snel kracht op. Uit de naam kun je afleiden dat het een Python-poort is van het Lua-gebaseerde toortssysteem. Dat is gewoon een beetje goed. PyTorch gaat extreem tegen zijn eigen werkelijke bestaan op. Het implementeert "inheritance " Torch gelijkenis maar het beweegt snel voorbij dat in het licht van de prevalentie van Python. Het is voor het grootste deel een mix van 3 stukjes / gedachten.

  • Torch – Lua: Een ongelooflijke pc-visie en algemene figuurstructuur met een aanzienlijke hoeveelheid gebruik in afleidingsverbetering en perceptie. Het heeft een klein klantenbestand. Light – Lua is een onderzoeksproject voor Facebook AI. Lua is een scripting dialect dat aangenaam is opgenomen met C / C ++. Het bestaat al lang! Light – Lua heeft geweldige CUDA GPU-snelheden.
  • Chainer : Chainer is een Deep Neural Network-systeem dat gebruik maakt van Python met GPU-versnelling van CuPy. de vooruitgang wordt gedreven door de Japanse inspanningenorganisatie Preferred Networks. Een opvallend onderdeel van de meest opvallende component van Chainer is "Characterize by-Run ". Dat is een regeluitstraling die PyTorch heeft omarmd. Dit betekent "dynamische" weergave-uitvoering. Het is eerder dan "Ken AND-Run karakter ", wat betekent dat het model statisch moet worden opgenomen voordat het wordt uitgevoerd.
  • HIPS Autograd : HIPS Autograd is een geprogrammeerde scheidingsbibliotheek die de lokale Python- en Numpy-code kan scheiden. Het is afkomstig van het Harvard Intelligent Probabilistic Systems-lab. Het maakt gebruik van dynamische karakteristieken en een snelle (enthousiaste) uitvoering. Dit past in het fundamentele PyTorch-plan en is het uitgangspunt van het geprogrammeerde gebruik van de helling in PyTorch.

Geschiedenis van PyTorch

Sinds de ontlading in januari 2016 zijn veel wetenschappers doorgegaan met het geleidelijk adopteren van PyTorch. Het is snel veranderd in een go-to-bibliotheek in het licht van zijn eenvoud in het bouwen van een groot aantal complexe neurale systemen. Het geeft een intense rivaliteit aan TensorFlow, vooral wanneer het wordt gebruikt voor onderzoekswerkzaamheden. In elk geval is er nog een tijd voordat het door de meerderheid wordt omarmd vanwege de nog steeds "nieuwe" en "onder ontwikkeling" -labels.

De makers van PyTorch dachten dat deze bibliotheek uitzonderlijk eenvoudig was, waardoor ze alle numerieke berekeningen snel konden uitvoeren. Dit is een perfecte procedure die uitstekend past bij de programmeerstijl van Python. Het heeft diepgaande lerende onderzoekers, ontwerpers van machine-learning en foutopsporingsprogramma's voor het neuraal systeem de gelegenheid gegeven om een deel van de code continu uit te voeren en te testen. Op deze manier hoeven ze niet te vertrouwen dat de hele code zal worden uitgevoerd om te controleren of het werkt of niet.

Over het algemeen kunt u uw meest geliefde Python-bundels gebruiken, bijvoorbeeld NumPy, SciPy en Cython om PyTorch-functionaliteiten en -administraties te verbreden wanneer dat nodig is. Momenteel kun je je afvragen, waarom PyTorch? Wat is er zo bijzonder aan het gebruik ervan om diepgaande leermodellen te maken? De juiste reactie is heel basaal, PyTorch is een dynamische bibliotheek (echt aanpasbaar en je kunt gebruiken volgens je vereisten en veranderingen) die momenteel wordt omarmd door tal van individuen van de wetenschappers, studenten, en door de mens gemaakte redeneeringenieurs. In de voortdurende Kaggle-rivaliteit werd de PyTorch-bibliotheek door bijna de meerderheid van de 10 beste finishers gebruikt.

Een deel van de belangrijkste functies van PyTorch omvat:

  • Eenvoudige interface: het biedt een eenvoudig te gebruiken API, op deze manier is het uitzonderlijk gemakkelijk te werken en te draaien zoals Python.
  • Pythisch van aard: deze bibliotheek, die Pythonic is, kan gemakkelijk worden gecoördineerd met de Python-informatiekaart. Daarom kan het elk van de administraties en functionaliteiten gebruiken die worden aangeboden door de Python-voorwaarde.
  • Computationele diagrammen: bovendien geeft PyTorch een uitstekende fase die dynamische computergrafieken biedt; op deze manier kun je ze veranderen tijdens runtime. Dit is zeer waardevol als u geen idee hebt hoeveel geheugen nodig is voor het weergeven van een neuraal systeem.

Wat is de PyTorch-gemeenschap?

De PyTorch-groep ontwikkelt zich eenmaal per dag in aantallen. In de eenvoudigweg korte tijd van 18 maanden is gebleken dat er een ongelooflijke mate van verbetering is die zijn referenties in veel onderzoekspapers en -bijeenkomsten heeft veroorzaakt. Een steeds toenemend aantal personen brengt PyTorch binnen in hun gecomputeriseerde redeneeronderzoekslaboratoria om kwaliteitsgedreven diepgaande leermodellen te geven.

De fascinerende zekerheid is dat PyTorch nog steeds in early-discharge beta zit, maar de manier waarop iedereen deze diepgaande leerstructuur in een levendig tempo ontvangt, toont zijn echte potentieel en kracht in het netwerk. Ondanks het feit dat het in de bèta-ontlading is, zijn er 741 givers bij de autoriteit die het GitHub-opslaghuis opruimt bij het upgraden en het geven van verbeteringen aan de huidige PyTorch-functionaliteiten.

PyTorch beperkt zich niet tot expliciete applicaties in het licht van zijn aanpassingsvermogen en afgezonderde structuur. Het heeft overweldigend gebruik gezien door technische goliaths te gebruiken, bijvoorbeeld Facebook, Twitter, NVIDIA, Uber en meer in tal van onderzoeksruimten, zoals NLP, machine-interpretatie, beeldbevestiging, neurale systemen en andere belangrijke regio's.

Waarom zou u PyTorch gebruiken voor onderzoek?

Iedereen die op het gebied van diepgaand leren en door de mens gemaakte denkkracht werkt, heeft waarschijnlijk eerder met TensorFlow, de bekendste open source-bibliotheek van Google gewerkt. Hoe dan ook, het meest recente diepgaande leersysteem – PyTorch zorgt voor belangrijke problemen met betrekking tot onderzoekswerk. Schijnbaar is PyTorch de grootste concurrent van TensorFlow tot nu toe, en het is momenteel een veel ondersteunde diepgaande leer- en computergestuurde redeneerbibliotheek in het verkenningsnetwerk.

  • Dynamische computationele diagrammen: het onderhoudt een strategische afstand van statische grafieken die worden gebruikt in systemen, bijvoorbeeld TensorFlow, waardoor technici en analisten kunnen wijzigen hoe het systeem doorgaat. De early adopters neigen naar PyTorch in het licht van het feit dat het progressief instinctief is om te realiseren in tegenstelling tot TensorFlow.
  • Diverse back- endsteun: PyTorch maakt gebruik van diverse backends voor CPU, GPU en voor verschillende utilitaire hoogtepunten in tegenstelling tot het gebruik van een solitaire back-end. Het maakt gebruik van tensor-backend TH voor CPU en THC voor GPU. Terwijl neurale systemen backends, bijvoorbeeld THNN en THCUNN voor CPU en GPU afzonderlijk ondersteunen. Het gebruik van afzonderlijke backends maakt het eenvoudig om PyTorch op gedwongen frameworks over te brengen.
  • Basisstijl : de PyTorch-bibliotheek is uitzonderlijk bedoeld om natuurlijk en eenvoudig in gebruik te zijn. Wanneer u een regel code uitvoert, inspireert deze consequent uitgevoerd zodat u continu kunt volgen hoe uw modellen voor het neurale systeem zijn opgebouwd. In het licht van zijn briljante basisontwerp en snelle en lean methodologie heeft het in het algemeen PyTorch-selectie in het netwerk uitgebreid.
  • Extreem uitbreidbaar: PyTorch is grondig gecoördineerd met de C ++ -code en deelt een C ++ -backend met de diepgaande leerstructuur, Torch. Op deze manier kunnen klanten programmeren in C / C ++ door gebruik te maken van een augmentatie-API die afhankelijk is van cFFI voor Python en die is besteld voor CPU voor GPU-activiteit. Dit element heeft het PyTorch-gebruik voor nieuwe en proefgebruikszaken op deze manier verbreed en een ideale beslissing voor onderzoek gebruikt.
  • Python-aanpak: PyTorch is een lokale Python-bundel volgens plan. De functionaliteiten ervan worden gebruikt als Python-klassen, vervolgens kan het geheel van de code consequent worden opgenomen in Python-bundels en -modules. Net als NumPy maakt deze op Python gebaseerde bibliotheek GPU-versnelde tensorberekeningen mogelijk en biedt het bovendien uitgebreide keuzes van API's voor neurale systeemtoepassingen. PyTorch geeft een complete end-to-end verkenningsstructuur die het meest bekende gebouw begeleidt voor het voltooien van gewoon diepgaand leeronderzoek. Het maakt bevestiging van abnormale neurale systeemmodules mogelijk, omdat het de Keras-achtige API ondersteunt in zijn fakkel.nn bundel.

Hoe benadert PyTorch de productie?

We hebben alle kwaliteiten onderzocht die PyTorch biedt, en hoe deze het tot een doorlopende bibliotheek maken voor onderzoekswerk. Hoe het ook zij, een van de grootste nadelen is, het is de arme schepping. Dit is echter vertrouwd om snel te veranderen.

PyTorch 1.0 wordt gebruikt als een opmerkelijke ontlading die de problemen overwint die ingenieurs onderweg zoeken. Deze nieuwe cyclus van de structuur combineert op Python gebaseerde PyTorch met Caffe2, waardoor ontwerpers van machine-learning en diepgaande specialisten kunnen overschakelen van onderzoek naar creatie op een probleemloze manier zonder dat het nodig is om herplaatsingsuitdagingen te beheren. Het nieuwe formulier 1.0 zal onderzoeks- en creatiecapaciteiten samenbrengen in een enkele structuur op deze manier, waardoor de vereiste aanpassings- en uitvoeringsverbetering voor onderzoek en generatie wordt geboden.

Deze nieuwe vorm staat garant voor het omgaan met ondernemingen die men moet beheren terwijl de diepgaande leersmodellen op grote schaal effectief worden uitgevoerd. Naast de generatiesteun zal PyTorch 1.0 meer gebruiksgemak hebben en upgrades stroomlijnen. Met PyTorch 1.0 blijft je huidige code gewoon invullen, er zijn geen progressies naar de huidige API. Als je de kans wilt krijgen dat je op de hoogte blijft van alle vorderingen in de PyTorch-bibliotheek, kun je de pagina Pull Requests bezoeken. De beta-aankomst van deze langverwachte aanpassing is normaal, niet lang meer. Van echte verkopers zoals Microsoft en Amazon wordt verwacht dat ze het systeem volledig ondersteunen via hun cloud-items.

Conclusie:

Samenvattend, PyTorch is een overtuigende speler op het gebied van diepgaande kennis en door de mens gemaakte bewustzijnsbibliotheken, waarbij het zijn unieke specialiteit van het zijn van een eerste bibliotheek van het onderzoek, misbruikt. Het verslaat alle moeilijkheden en geeft de belangrijke uitvoering om voor zaken te zorgen. In het geval dat u een wiskundige, analist of understudy bent, die geneigd is te achterhalen hoe diepgaand leren wordt uitgevoerd, is PyTorch een fenomenale beslissing als uw eerste diepgaande leersysteem om te leren. Wij van Offshore Software Solutions gebruiken PyTorch om u webtools als nooit tevoren te geven. Bekijk onze diensten hier www.offshoresoftware.solutions