Что такое PyTorch и как он работает?

PyTorch – это научный вычислительный пакет на основе Python, который использует мощности графических процессоров. Это также одна из предпочтительных исследовательских платформ глубокого обучения, созданная для обеспечения максимальной гибкости и скорости. Он известен тем, что обеспечивает две из наиболее высокоуровневых функций; а именно, тензорные вычисления с сильной поддержкой ускорения GPU и построение глубоких нейронных сетей.

Существует много библиотек Python, которые могут изменить Ваше представление о том, как глубокое обучение и искусственный интеллект выполняются, и PyTorch – это одна из таких библиотек. Одной из ключевых причин успеха PyTorch является то, что он полностью Pythonic, и можно легко создавать модели нейронных сетей. Он по-прежнему остается молодым игроком по сравнению с другими его конкурентами, при этом он быстро набирает обороты.

Краткая история PyTorch

С момента выпуска в январе 2016 года многие исследователи продолжали все чаще применять PyTorch. Он быстро стал популярной библиотекой из-за ее легкости в создании чрезвычайно сложных нейронных сетей. Это дает жесткую конкуренцию TensorFlow, особенно когда используется для исследовательской работы. Тем не менее, еще есть время, прежде чем оно будет принято массами из-за его все еще «новых» и «строящихся» тегов.

Создатели PyTorch предполагали, что эта библиотека крайне необходима, т.к. позволяет им быстро запускать все численные вычисления. Это идеальная методология, которая идеально подходит для стиля программирования Python. Это позволило ученым с глубоким обучением, разработчикам машинного обучения и отладчикам нейронных сетей запускать и тестировать часть кода в режиме реального времени. Таким образом, им не нужно ждать, пока весь код будет выполнен, чтобы проверить, работает ли он или нет.

Вы всегда можете использовать свои любимые пакеты Python, такие как NumPy, SciPy и Cython, для расширения функций и сервисов PyTorch, когда это необходимо. Теперь вы можете спросить, почему PyTorch? Что такого особенного в его использовании для создания моделей глубокого обучения?

Ответ довольно прост, PyTorch – динамическая библиотека, которая в настоящее время используется многими исследователями, студентами и разработчиками искусственного интеллекта. В недавнем конкурсе Kaggle библиотека PyTorch использовалась почти всеми 10 лучшими финалистами.

Некоторые из ключевых моментов PyTorch включают:

• Простой интерфейс: он предлагает простой в использовании API, поэтому он очень прост в управлении и работает как Python.
• Вычислительные графики: в дополнение к этому PyTorch обеспечивает отличную платформу, которая предлагает динамические вычислительные графики, поэтому вы можете изменить их во время выполнения. Это очень полезно, если вы не знаете, сколько потребуется памяти для создания модели нейронной сети.

Сообщество PyTorch

Сообщество PyTorch ежедневно растет. Всего лишь за полтора года он продемонстрировал немало событий, которые привели к его цитированию во многих научных статьях и группах. Все больше и больше людей приносят PyTorch в свои исследовательские лаборатории искусственного интеллекта, чтобы обеспечить качественные модели глубокого обучения.

Интересным фактом является то, что PyTorch все еще находится в ранней бета-версии, но при этом она показывает весьма перспективные возможности. Так же, в официальном репозитории GitHub работает 741 сотрудник, они каждый день трудятся над улучшением существующих функций PyTorch.

PyTorch не ограничивает конкретные приложения из-за своей гибкости и модульной конструкции. Он широко используется ведущими техническими гигантами, такими как Facebook, Twitter, NVIDIA, Uber и многими другими. В нескольких исследовательских областях, таких как NLP, машинный перевод, распознавание изображений, нейронные сети и другие ключевые области.

Зачем использовать PyTorch в исследованиях?

Любой, кто работает в области глубокого обучения и искусственного интеллекта, вероятно, работал с TensorFlow, самой популярной библиотекой от Google с открытым исходным кодом. Тем не менее, новейшая основа глубокого обучения – PyTorch решает основные проблемы с точки зрения исследовательской работы. Возможно, PyTorch является крупнейшим конкурентом TensorFlow на сегодняшний день, и в настоящее время он является очень популярной библиотекой глубокого обучения и искусственного интеллекта в исследовательском сообществе.

Динамические вычислительные графы

Это позволяет избежать статических графиков, которые используются в таких рамках, как TensorFlow, что позволяет разработчикам и исследователям изменять поведение сети на лету. Большинство пользователей предпочитают PyTorch, потому что он более интуитивно понятен, в отличии от TensorFlow.

Различная поддержка на заднем плане

PyTorch использует различные серверы для CPU, GPU для различных функциональных возможностей, а не для использования одного back-end. Использование отдельных бэкендов позволяет очень легко развернуть PyTorch на ограниченных системах.

Императивный стиль

Библиотека PyTorch специально разработана, чтобы быть интуитивно понятной и простой в использовании. Когда вы выполняете строку кода, она запускается, что позволяет вам выполнять отслеживание в реальном времени, создавая модели нейронных сетей. Благодаря своей превосходной императивной архитектуре и быстрому и бережливому подходу, она увеличила общий уровень использования PyTorch в сообществе.

Очень расширяемый

PyTorch глубоко интегрирован с кодом C++, таким образом, пользователи могут программировать на C/C ++ с помощью API расширения на основе c FFI для Python. Эта функция расширила использование PyTorch для новых и экспериментальных случаев использования, что делает его предпочтительным выбором для использования в исследованиях.

Python-подход

PyTorch – это собственный пакет Python по дизайну. Его функциональность построена как классы Python, поэтому весь его код может легко интегрироваться с пакетами и модулями Python. Подобно NumPy, эта библиотека на основе Python позволяет ускорить вычисления с использованием графического процессора и предоставляет богатые возможности API для нейронных сетевых приложений. PyTorch обеспечивает полную сквозную исследовательскую структуру, которая поставляется с наиболее распространенными строительными блоками для проведения ежедневных исследований глубокого обучения. Он позволяет связывать высокоуровневые нейронные сетевые модули, потому что он поддерживает Keras-like API в своем пакете torch.nn.

PyTorch 1.0: путь от исследований к производству

Мы обсуждаем все сильные стороны PyTorch, и как они делают это доступной библиотекой для исследовательской работы. Однако одним из самых больших недостатков является низкая поддержка производства. Но ожидается, что это скоро изменится.

Ожидается, что PyTorch 1.0 станет основным релизом, который позволит преодолеть проблемы, с которыми разработчики сталкиваются в производстве. Эта новая итерация структуры объединит PyTorch на основе Python с Caffe2, позволяя разработчикам машинного обучения и исследователям глубокого обучения беспрепятственно переходить от исследований к производству без необходимости решать любые проблемы миграции. Новая версия 1.0 объединит исследовательские и производственные возможности в одной структуре, что обеспечит необходимую гибкость и оптимизацию производительности для исследований и производства.

Эта новая версия обещает справиться с задачами, с которыми приходится иметь дело при эффективном использовании моделей глубокого обучения в массовом масштабе. С PyTorch 1.0 ваш существующий код будет продолжать работать как есть, изменений в существующем API не будет. Если вы хотите обновиться со всем прогрессом в библиотеке PyTorch, вы можете посетить страницу Pull Requests.

Бета-версия этой долгожданной версии ожидается в этом году. Ожидается, что крупные поставщики, такие как Microsoft и Amazon, окажут полную поддержку структуре своих облачных продуктов.

Подводя итог, PyTorch является неотразимым игроком в области глубокого обучения и библиотек искусственного интеллекта, используя свою уникальную нишу в качестве первой исследовательской библиотеки. Он преодолевает все проблемы и обеспечивает необходимую производительность для выполнения работы. Если вы математик, исследователь, студент, который склонен учиться глубокому обучению, PyTorch – отличный выбор в качестве вашей первой основы глубокого обучения.

Источник: www.kverner.ru

Комментарии: