인공 지능: PyTorch 딥 러닝 프레임워크

오늘은 PyTorch 딥러닝 프레임워크에 대한 몇 가지 기본 지식을 설명하겠습니다. PyTorch를 이해하는 데 도움이 되길 바랍니다!

1. PyTorch

PyTorch는 Torch를 기반으로 한 Python 기계 학습 프레임워크입니다. 2016년 페이스북 인공지능 연구팀이 개발한 것이다. 루아(Lua) 프로그래밍 언어 사용으로 인해 토치(Torch)의 인기가 낮다는 문제를 해결해, 널리 통합되어 있는 파이썬(Python) 프로그래밍 언어를 사용해 구현했다.

2. 일반적으로 사용되는 PyTorch 툴킷

• torch: Numpy와 유사한 일반 배열 라이브러리로, 텐서 유형을 (torch.cuda.TensorFloat)로 변환하고 GPU에서 계산을 지원할 수 있습니다.
• torch.autograd: 계산 그래프를 작성하고 자동으로 기울기를 얻는 데 주로 사용되는 패키지
• torch.nn: 공통 레이어와 비용 함수가 있는 신경망 라이브러리
• torch.optim: 일반 최적화 알고리즘 포함(예: SGD, Adam 등) 최적화 패키지
• torch.utils: 데이터 로더. 트레이너 및 기타 편리한 기능 탑재
• torch.legacy(.nn/.optim): 하위 호환성을 위해 Torch에서 이식된 레거시 코드
• torch.multiprocessing: Python 다중 프로세스 동시성, 프로세스 간 토치 구현 Tensor의 메모리 공유

3. PyTorch 기능

• 동적 신경 구조: PyTorch는 역자동 파생 기술을 사용하여 신경망 구축이 완료될 때까지 기다릴 필요 없이 지연 없이 신경망의 동작을 임의로 변경합니다. 신경망 구조를 조정해야 하고, 처음부터 시작해야 합니다. PyTorch를 사용하면 인력과 시간 비용이 크게 절약됩니다.
• 디버깅이 편리합니다. PyTorch의 디자인 아이디어는 선형적이고 직관적이며 사용하기 쉽습니다. 코드 줄을 실행할 때 지루한 비동기 디버깅 없이 단계별로 실행하므로 코드에 버그가 나타날 때 매우 편리합니다. 코드 위치를 찾고 버그, 잘못된 포인팅 또는 비동기 및 불투명 엔진으로 인한 쿼리 문제를 방지합니다.
• 코드가 간결하고 이해하기 쉽습니다. PyTorch의 코드는 Tensorflow보다 더 간결하고 읽기 쉬우며, PyTorch 자체의 소스 코드도 훨씬 읽기 친숙하여 ​​PyTorch를 깊이 있게 이해하기가 더 쉽습니다.
• 활발한 커뮤니티: PyTorch에는 매우 활발한 커뮤니티와 포럼(discuss.pytorch.org)이 있습니다. 문서(pytorch.org)는 매우 명확하고 초보자도 빠르게 시작할 수 있으며 PyTorch 버전과 보조를 맞추고 완전한 튜토리얼 세트를 제공합니다. PyTorch는 사용이 매우 간단하므로 학습 비용이 상대적으로 낮습니다.

4. PyTorch의 단점

• 약한 시각적 모니터링 기능: 직접 사용할 수 있는 모니터링 및 시각화 인터페이스 부족:
• TensorFlow만큼 널리 사용되지 않음: PyTorch는 엔드투엔드 기계 학습 개발 도구가 아닙니다. 실제 애플리케이션에는 PyTorch가 필요합니다. 코드는 Caffe2와 같은 다른 프레임워크로 변환되고 애플리케이션은 서버, 워크스테이션 및 모바일 장치에 배포됩니다.

위 내용은 인공 지능: PyTorch 딥 러닝 프레임워크의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!