یادگیری ماشینی با PyTorch

PyTorch یک چارچوب منبع باز محبوب برای یادگیری عمیق و یادگیری ماشین است. این یک روش منعطف و گویا برای تعریف، آموزش و استقرار شبکه‌های عصبی و سایر مدل‌های یادگیری ماشین ارائه می‌کند. در این پست وبلاگ، برخی از ویژگی ها و مزایای استفاده از PyTorch برای یادگیری ماشین را بررسی خواهیم کرد.

PyTorch چیست؟

PyTorch یک کتابخانه پایتون است که در بالای کتابخانه تانسور سطح پایین torch ساخته می شود، که مجموعه ای از ساختارهای داده و عملیات را برای دستکاری آرایه های چند بعدی ارائه می کند. . PyTorch همچنین یک رابط سطح بالا torch.nn ارائه می‌کند که ماژول‌ها و لایه‌های مشترکی را برای ساخت شبکه‌های عصبی، مانند لایه‌های کانولوشن، لایه‌های تکرارشونده، فراهم می‌کند. توابع فعال سازی، توابع از دست دادن، بهینه سازها و غیره. PyTorch همچنین از تمایز خودکار پشتیبانی می کند، که به شما امکان می دهد گرادیان هر عبارت تانسوری را با توجه به هر تانسوری محاسبه کنید. متغیر به صورت خودکار

یکی از ویژگی های کلیدی PyTorch حالت اجرای مشتاق آن است، به این معنی که شما می توانید اجرا کنید. هر کد پایتون را به صورت تعاملی و فوراً نتایج را مشاهده کنید. این امر PyTorch را بسیار بصری و آسان برای اشکال زدایی می کند. همچنین می‌توانید از عبارات جریان کنترل پایتون مانند «if»، «for»، «while» و غیره برای تعریف مدل‌های پیچیده استفاده کنید. بدون نیاز به نگرانی در مورد نمودارهای ثابت یا متغیرهای نمادین.

یکی دیگر از ویژگی های PyTorch گراف محاسبات پویا آن است، به این معنی که می توانید تانسورها و عملیات های جدیدی را در زمان اجرا ایجاد کنید. . این به شما امکان می دهد ساختار مدل خود را به صورت پویا بر اساس داده ها یا الزامات وظیفه خود تغییر دهید. برای قابلیت PyTorch را گسترش دهید.

چرا از PyTorch برای یادگیری ماشین استفاده کنیم؟

PyTorch چندین مزیت را برای متخصصان و محققان یادگیری ماشین ارائه می دهد:

• یادگیری و استفاده از آن آسان است: PyTorch دارای یک API ساده و سازگار است که از سبک و قراردادهای پایتونیک پیروی می کند. برای کار با داده ها و مدل ها در PyTorch می توانید از ابزارهای آشنا مانند NumPy، SciPy، scikit-learn و غیره استفاده کنید. همچنین می‌توانید آموزش‌ها، مثال‌ها، مستندات، انجمن‌ها، وبلاگ‌ها، کتاب‌ها، دوره‌ها و غیره را بیابید که جنبه‌های مختلف PyTorch را پوشش می‌دهند.
• منعطف و رسا است: PyTorch به شما کنترل کامل بر نحوه تعریف مدل های خود و نحوه آموزش آنها می دهد. شما می توانید با معماری های مختلف، هایپرپارامترها، بهینه سازها،
  توابع از دست دادن،
  تکنیک های منظم سازی،
  و غیره، بدون نیاز به بازنویسی کد یا کامپایل مجدد نمودار. همچنین می توانید منطق یا عملکرد سفارشی را با استفاده از کد پایتون یا کتابخانه های خارجی پیاده سازی کنید.
• سریع و کارآمد است: PyTorch از قدرت GPU (و CPU) برای انجام عملیات تانسور به صورت موازی استفاده می کند. همچنین از آموزش های توزیع شده در چندین دستگاه یا گره با استفاده از torch.distributed یا سایر فریم ورک ها مانند Horovod پشتیبانی می کند. ) یا Ray. همچنین ابزارها و ابزارهای مختلفی را برای پروفایل ارائه می دهد،
  اشکال زدایی،آزمایش کردن،چوب بری،تجسم،و غیره، که به شما کمک می کند عملکرد خود را بهینه کنیدو کیفیت سازگار است و قابل همکاری:
  PyTorch از وارد کردن پشتیبانی می کند و صادرات مدلاز فریمورک های دیگری مانند TensorFlow،کراس،ONNX، و غیره. با استفاده از مبدل ها یا لفاف ها مانند ONNX Runtime،PyTorch Lightning،ترانسفورماتورهای صورت در آغوش گرفتن، و غیره.
  همچنین می توانید از PyTorch با کتابخانه های دیگر استفاده کنید یا سکوها مانند Flask،جانگو،Streamlit،