PyTorch - Einführung

PyTorch ist als Open Source-Bibliothek für maschinelles Lernen für Python definiert. Es wird für Anwendungen wie die Verarbeitung natürlicher Sprache verwendet. Es wurde ursprünglich von der Facebook-Forschungsgruppe für künstliche Intelligenz und der darauf aufbauenden Pyro-Software von Uber für probabilistische Programmierung entwickelt.

Ursprünglich wurde PyTorch von Hugh Perkins als Python-Wrapper für das LusJIT basierend auf dem Torch-Framework entwickelt. Es gibt zwei PyTorch-Varianten.

PyTorch entwirft und implementiert Torch in Python, während dieselben Kern-C-Bibliotheken für den Backend-Code verwendet werden. PyTorch-Entwickler haben diesen Back-End-Code so optimiert, dass Python effizient ausgeführt wird. Sie behielten auch die GPU-basierte Hardwarebeschleunigung sowie die Erweiterungsfunktionen bei, die Lua-basierte Torch ausmachten.

Eigenschaften

Die Hauptfunktionen von PyTorch sind unten aufgeführt -

Easy Interface- PyTorch bietet eine benutzerfreundliche API. Daher wird es als sehr einfach zu bedienen angesehen und läuft auf Python. Die Codeausführung in diesem Framework ist recht einfach.

Python usage- Diese Bibliothek wird als Pythonic betrachtet, die sich nahtlos in den Python Data Science-Stack integrieren lässt. Auf diese Weise können alle von der Python-Umgebung angebotenen Dienste und Funktionen genutzt werden.

Computational graphs- PyTorch bietet eine hervorragende Plattform, die dynamische Berechnungsgraphen bietet. Somit kann ein Benutzer sie zur Laufzeit ändern. Dies ist sehr nützlich, wenn ein Entwickler keine Ahnung hat, wie viel Speicher zum Erstellen eines neuronalen Netzwerkmodells erforderlich ist.

PyTorch ist dafür bekannt, drei Abstraktionsebenen zu haben, wie unten angegeben -

Tensor - Imperatives n-dimensionales Array, das auf einer GPU ausgeführt wird.
Variable - Knoten im Rechengraphen. Hier werden Daten und Farbverläufe gespeichert.
Modul - Neuronale Netzwerkschicht, in der Zustands- oder lernbare Gewichte gespeichert werden.

Vorteile von PyTorch

Das Folgende sind die Vorteile von PyTorch -

Es ist einfach, den Code zu debuggen und zu verstehen.
Es enthält viele Schichten als Fackel.
Es enthält viele Verlustfunktionen.
Es kann als NumPy-Erweiterung für GPUs betrachtet werden.
Es ermöglicht den Aufbau von Netzwerken, deren Struktur von der Berechnung selbst abhängt.

TensorFlow gegen PyTorch

Wir werden die Hauptunterschiede zwischen TensorFlow und PyTorch im Folgenden untersuchen -

PyTorch	TensorFlow
PyTorch ist eng mit dem lua-basierten Torch-Framework verwandt, das in Facebook aktiv verwendet wird.	TensorFlow wird von Google Brain entwickelt und bei Google aktiv eingesetzt.
PyTorch ist im Vergleich zu anderen Wettbewerbstechnologien relativ neu.	TensorFlow ist nicht neu und wird von vielen Forschern und Fachleuten als To-Go-Tool angesehen.
PyTorch enthält alles auf zwingende und dynamische Weise.	TensorFlow enthält statische und dynamische Diagramme als Kombination.
Das Berechnungsdiagramm in PyTorch wird zur Laufzeit definiert.	TensorFlow enthält keine Laufzeitoption.
PyTorch enthält die Bereitstellung für mobile und eingebettete Frameworks.	TensorFlow funktioniert besser für eingebettete Frameworks.