人工知能: PyTorch 深層学習フレームワーク

今日は、PyTorch ディープ ラーニング フレームワークの基礎知識を説明します。皆様の PyTorch 理解の一助になれば幸いです。

1. PyTorch

PyTorch は、Torch に基づく Python 機械学習フレームワークです。これは、Facebook の人工知能研究チームによって 2016 年に開発されました。これは、Lua プログラミング言語の使用による Torch の人気の低さの問題を解決したため、非常に広く統合されている Python プログラミング言語を使用して実装されました。

2. PyTorch で一般的に使用されるツールキット

• torch: Numpy に似た一般的な配列ライブラリで、テンソル型を (torch.cuda.TensorFloat) に変換でき、GPU での計算をサポートします。
• torch.autograd: 主に計算グラフを構築し、勾配を自動的に取得するために使用されるパッケージ
• torch.nn: 共通の層とコスト関数を備えたニューラル ネットワーク ライブラリ
• torch.optim : 一般的な最適化アルゴリズム (SGD、Adam など) を備えた最適化パッケージ。
• torch.utils: データローダー。トレーナーやその他の便利な機能を備えています
• torch.legacy(.nn/.optim): 下位互換性の理由から、Torch から移植されたレガシー コード
• torch.multiprocessing: python 詳細 プロセスの同時実行により、メモリ共有が可能になります。 torch プロセス間のテンソル

3. PyTorch の特徴

• 動的ニューラル構造: PyTorch は逆自動導出技術を使用しており、ゼロを使用してニューラル ネットワークの動作を任意に変更できます。 PyTorch を使用すると、ニューラル ネットワークの構築後にニューラル ネットワークの構造を調整する必要がある場合に、最初からやり直す手間が省け、人的コストと時間コストを大幅に節約できます。
• デバッグはデバッグが簡単です: PyTorch の設計思想は直線的で直感的で使いやすいです。コード行を実行するときは、非同期デバッグのような面倒なことをせずに段階的に実行するため、バグが発生したときにすぐに実行できます。コード内でコードを簡単に見つけることで、バグ、間違ったポインティング、または非同期で不透明なエンジンによって引き起こされるクエリの問題のトラブルを回避できます。
• コードは簡潔で理解しやすい: PyTorch のコードは Tensorflow よりも簡潔で読みやすく、PyTorch 自体のソース コードもはるかに読みやすく、PyTorch を深く理解することが容易になります。
• 非常に活発なコミュニティ: PyTorch には非常に活発なコミュニティとフォーラム (discuss.pytorch.org) があります。そのドキュメント (pytorch.org) は非常に明確で、初心者でもすぐに始めることができ、PyTorch のバージョンに合わせて完全なチュートリアル セットが提供されています。 PyTorch は使い方が非常に簡単なので、学習コストは比較的低くなります。

4. PyTorch の欠点

• 視覚的な監視機能が弱い: 直接利用できる監視および視覚化インターフェイスの欠如:
• TensorFlow ほど広く使用されていない: PyTorch はエンドツーエンドの機械学習開発ツールではありません。実際のアプリケーション開発では、PyTorch コードを Caffe2 などの別のフレームワークに変換し、アプリケーションをサーバー、ワークステーション、モバイル デバイスにデプロイする必要があります。

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