PyTorch-はじめに

PyTorchは、Python用のオープンソースの機械学習ライブラリとして定義されています。自然言語処理などのアプリケーションに使用されます。これは当初、Facebookの人工知能研究グループと、それに基づいて構築された確率的プログラミング用のUberのPyroソフトウェアによって開発されました。

もともと、PyTorchは、Torchフレームワークに基づくLusJITのPythonラッパーとしてHughPerkinsによって開発されました。PyTorchには2つのバリエーションがあります。

PyTorchは、バックエンドコード用に同じコアCライブラリを共有しながら、PythonでTorchを再設計および実装します。PyTorch開発者は、Pythonを効率的に実行するためにこのバックエンドコードを調整しました。また、GPUベースのハードウェアアクセラレーションと、Luaベースのトーチを作成した拡張機能も維持しました。

特徴

PyTorchの主な機能は以下のとおりです-

Easy Interface−PyTorchは使いやすいAPIを提供します。したがって、操作は非常に簡単で、Pythonで実行できると考えられています。このフレームワークでのコード実行は非常に簡単です。

Python usage−このライブラリは、Pythonデータサイエンススタックとスムーズに統合されるPythonicと見なされます。したがって、Python環境によって提供されるすべてのサービスと機能を活用できます。

Computational graphs− PyTorchは、動的な計算グラフを提供する優れたプラットフォームを提供します。したがって、ユーザーは実行時にそれらを変更できます。これは、開発者がニューラルネットワークモデルの作成に必要なメモリ量がわからない場合に非常に役立ちます。

PyTorchは、以下に示すように3つのレベルの抽象化があることで知られています-

Tensor-GPUで実行される命令型のn次元配列。
変数-計算グラフのノード。これはデータと勾配を保存します。
モジュール-状態または学習可能な重みを格納するニューラルネットワーク層。

PyTorchの利点

PyTorchの利点は次のとおりです-

コードのデバッグと理解は簡単です。
それはトーチとして多くの層を含みます。
多くの損失関数が含まれています。
これは、GPUのNumPy拡張機能と見なすことができます。
これにより、構造が計算自体に依存するネットワークを構築できます。

TensorFlowとPyTorch

以下で、TensorFlowとPyTorchの主な違いを調べます。

PyTorch	TensorFlow
PyTorchは、Facebookで積極的に使用されているluaベースのTorchフレームワークと密接に関連しています。	TensorFlowはGoogleBrainによって開発され、Googleで積極的に使用されています。
PyTorchは、他の競合テクノロジーと比較して比較的新しいものです。	TensorFlowは新しいものではなく、多くの研究者や業界の専門家から持ち帰り用のツールと見なされています。
PyTorchには、すべてが必須かつ動的に含まれています。	TensorFlowには、静的グラフと動的グラフの組み合わせが含まれています。
PyTorchの計算グラフは、実行時に定義されます。	TensorFlowにはランタイムオプションは含まれていません。
PyTorchには、モバイルおよび組み込みフレームワーク向けのデプロイメント機能が含まれています。	TensorFlowは、組み込みフレームワークに適しています。