PyTorch - Giriş
PyTorch, Python için açık kaynaklı bir makine öğrenimi kitaplığı olarak tanımlanır. Doğal dil işleme gibi uygulamalar için kullanılır. Başlangıçta Facebook yapay zeka araştırma grubu ve üzerine inşa edilen olasılıklı programlama için Uber'in Pyro yazılımı tarafından geliştirilmiştir.
Başlangıçta PyTorch, Hugh Perkins tarafından Torch çerçevesine dayalı LusJIT için bir Python sarıcı olarak geliştirildi. İki PyTorch çeşidi vardır.
PyTorch, arka uç kodu için aynı çekirdek C kitaplıklarını paylaşırken Torch'u Python'da yeniden tasarlar ve uygular. PyTorch geliştiricileri, Python'u verimli bir şekilde çalıştırmak için bu arka uç kodunu ayarladı. Ayrıca, Lua tabanlı Torch'u yapan genişletilebilirlik özelliklerinin yanı sıra GPU tabanlı donanım hızlandırmayı da korudular.
Özellikleri
PyTorch'un temel özellikleri aşağıda belirtilmiştir -
Easy Interface- PyTorch, kullanımı kolay API sunar; dolayısıyla Python üzerinde çalıştırılması ve çalıştırılması çok basit kabul edilir. Bu çerçevede kod yürütme oldukça kolaydır.
Python usage- Bu kütüphane, Python veri bilimi yığınıyla sorunsuz bir şekilde bütünleşen Pythonic olarak kabul edilir. Böylece, Python ortamının sunduğu tüm hizmetlerden ve işlevlerden yararlanabilir.
Computational graphs- PyTorch, dinamik hesaplama grafikleri sunan mükemmel bir platform sağlar. Böylelikle bir kullanıcı çalışma sırasında bunları değiştirebilir. Bu, bir geliştiricinin bir sinir ağı modeli oluşturmak için ne kadar bellek gerektiğine dair hiçbir fikri olmadığında oldukça kullanışlıdır.
PyTorch, aşağıda verildiği gibi üç seviyeli soyutlamaya sahip olduğu bilinmektedir -
Tensor - GPU üzerinde çalışan zorunlu n boyutlu dizi.
Değişken - Hesaplamalı grafikte düğüm. Bu, verileri ve gradyanı depolar.
Modül - Durum veya öğrenilebilir ağırlıkları depolayacak sinir ağı katmanı.
PyTorch'un Avantajları
Aşağıdakiler PyTorch'un avantajlarıdır -
Kodda hata ayıklamak ve anlamak kolaydır.
Torch olarak birçok katman içerir.
Çok sayıda kayıp işlevi içerir.
GPU'lara NumPy uzantısı olarak düşünülebilir.
Yapısı hesaplamanın kendisine bağlı olan ağların kurulmasına izin verir.
TensorFlow ve PyTorch
Aşağıda TensorFlow ve PyTorch arasındaki temel farkları inceleyeceğiz -
| PyTorch | TensorFlow |
|---|---|
PyTorch, Facebook'ta aktif olarak kullanılan lua tabanlı Torch çerçevesi ile yakından ilgilidir. |
TensorFlow, Google Brain tarafından geliştirilmiştir ve Google'da aktif olarak kullanılmaktadır. |
PyTorch, diğer rakip teknolojilere kıyasla nispeten yenidir. |
TensorFlow yeni değildir ve birçok araştırmacı ve sektör profesyoneli tarafından gidilecek bir araç olarak kabul edilmektedir. |
PyTorch her şeyi zorunlu ve dinamik bir şekilde içerir. |
TensorFlow, statik ve dinamik grafikleri bir kombinasyon olarak içerir. |
PyTorch'ta hesaplama grafiği çalışma süresi sırasında tanımlanır. |
TensorFlow herhangi bir çalışma süresi seçeneği içermez. |
PyTorch, mobil ve gömülü çerçeveler için özellikli dağıtım içerir. |
TensorFlow, gömülü çerçeveler için daha iyi çalışır. |