PyTorch có được viết bằng C++ không
|
PyTorch là gói máy tính khoa học dựa trên Python sử dụng sức mạnh của các đơn vị xử lý đồ họa. Nó cũng là một trong những nền tảng nghiên cứu học sâu được ưa thích được xây dựng để mang lại sự linh hoạt và tốc độ tối đa. Nó được biết đến với việc cung cấp hai trong số các tính năng cấp cao nhất; Show
Có rất nhiều thư viện Python hiện có có khả năng thay đổi cách thực hiện deep learning và trí tuệ nhân tạo, và đây là một thư viện như vậy. Một trong những lý do chính đằng sau thành công của PyTorch là nó hoàn toàn dựa trên Pythonic và người ta có thể dễ dàng xây dựng các mô hình mạng thần kinh. Nó vẫn còn là một cầu thủ trẻ khi so sánh với các đối thủ khác, tuy nhiên, nó đang đạt được đà phát triển nhanh chóng Sơ lược về lịch sử của PyTorchKể từ khi phát hành vào tháng 1 năm 2016, nhiều nhà nghiên cứu đã tiếp tục tăng cường áp dụng PyTorch. Nó đã nhanh chóng trở thành một thư viện truy cập vì dễ dàng xây dựng các mạng thần kinh cực kỳ phức tạp. Nó đang tạo ra một sự cạnh tranh gay gắt với TensorFlow, đặc biệt là khi được sử dụng cho công việc nghiên cứu. Tuy nhiên, vẫn còn một thời gian trước khi nó được nhiều người chấp nhận do vẫn còn các thẻ “mới” và “đang xây dựng” Những người sáng tạo PyTorch đã hình dung thư viện này rất cần thiết, có thể cho phép họ chạy tất cả các phép tính số một cách nhanh chóng. Đây là một phương pháp lý tưởng hoàn toàn phù hợp với phong cách lập trình Python. Nó đã cho phép các nhà khoa học học sâu, nhà phát triển máy học và trình gỡ lỗi mạng thần kinh chạy và kiểm tra một phần mã trong thời gian thực. Do đó, họ không phải đợi toàn bộ mã được thực thi để kiểm tra xem nó có hoạt động hay không Bạn luôn có thể sử dụng các gói Python yêu thích của mình như NumPy, SciPy và Cython để mở rộng các chức năng và dịch vụ của PyTorch khi cần. Bây giờ bạn có thể hỏi, tại sao lại là PyTorch? Câu trả lời khá đơn giản, PyTorch là một thư viện động (rất linh hoạt và bạn có thể sử dụng theo yêu cầu và thay đổi của mình) hiện đang được nhiều nhà nghiên cứu, sinh viên và nhà phát triển trí tuệ nhân tạo áp dụng. Trong cuộc thi Kaggle gần đây, thư viện PyTorch đã được gần như tất cả 10 người về đích hàng đầu sử dụng Một số điểm nổi bật chính của PyTorch bao gồm
Cộng đồng PyTorchCộng đồng PyTorch đang phát triển về số lượng hàng ngày. Chỉ trong một năm rưỡi ngắn ngủi, nó đã cho thấy một số bước phát triển vượt bậc khiến nó được trích dẫn trong nhiều tài liệu và nhóm nghiên cứu. Ngày càng có nhiều người đưa PyTorch vào phòng thí nghiệm nghiên cứu trí tuệ nhân tạo của họ để cung cấp các mô hình deep learning có chất lượng Sự thật thú vị là PyTorch vẫn đang trong giai đoạn thử nghiệm phát hành sớm, nhưng cách mọi người áp dụng khung học sâu này với tốc độ nhanh cho thấy tiềm năng và sức mạnh thực sự của nó trong cộng đồng. Mặc dù đang ở phiên bản beta, nhưng có 741 cộng tác viên trên kho lưu trữ GitHub chính thức đang nỗ lực nâng cao và cung cấp các cải tiến cho các chức năng PyTorch hiện có PyTorch không giới hạn các ứng dụng cụ thể vì tính linh hoạt và thiết kế mô-đun của nó. Nó đã được sử dụng nhiều bởi những gã khổng lồ công nghệ hàng đầu như Facebook, Twitter, NVIDIA, Uber, v.v. trong nhiều lĩnh vực nghiên cứu như NLP, dịch máy, nhận dạng hình ảnh, mạng lưới thần kinh và các lĩnh vực quan trọng khác Tại sao nên sử dụng PyTorch trong nghiên cứu?Bất kỳ ai đang làm việc trong lĩnh vực học sâu và trí tuệ nhân tạo đều có thể đã từng làm việc với TensorFlow, thư viện mã nguồn mở phổ biến nhất của Google. Tuy nhiên, khung học tập sâu mới nhất – PyTorch giải quyết các vấn đề lớn về công việc nghiên cứu. Có thể cho rằng PyTorch là đối thủ cạnh tranh lớn nhất của TensorFlow cho đến nay và nó hiện là một thư viện trí tuệ nhân tạo và học sâu được ưa chuộng trong cộng đồng nghiên cứu Đồ thị tính toán độngNó tránh các biểu đồ tĩnh được sử dụng trong các khuôn khổ như TensorFlow, do đó cho phép các nhà phát triển và nhà nghiên cứu thay đổi cách hoạt động của mạng một cách nhanh chóng. Những người dùng đầu tiên thích PyTorch hơn vì nó trực quan hơn để tìm hiểu khi so sánh với TensorFlow Hỗ trợ back-end khác nhauPyTorch sử dụng các chương trình phụ trợ khác nhau cho CPU, GPU và cho các tính năng chức năng khác nhau thay vì sử dụng một chương trình phụ trợ duy nhất. Nó sử dụng phụ trợ tensor TH cho CPU và THC cho GPU. Trong khi các phụ trợ mạng thần kinh như THNN và THCUNN tương ứng cho CPU và GPU. Sử dụng các chương trình phụ trợ riêng biệt giúp triển khai PyTorch trên các hệ thống bị hạn chế rất dễ dàng phong cách bắt buộcThư viện PyTorch được thiết kế đặc biệt trực quan và dễ sử dụng. Khi bạn thực thi một dòng mã, nó sẽ được thực thi, do đó cho phép bạn thực hiện theo dõi thời gian thực về cách xây dựng các mô hình mạng thần kinh của bạn. Do kiến trúc bắt buộc tuyệt vời và cách tiếp cận nhanh chóng và tinh gọn, nó đã tăng cường áp dụng PyTorch nói chung trong cộng đồng Khả năng mở rộng caoPyTorch được tích hợp sâu với mã C++ và chia sẻ một số chương trình phụ trợ C++ với khung học sâu, Torch. Do đó, cho phép người dùng lập trình bằng C/C++ bằng cách sử dụng API mở rộng dựa trên cFFI cho Python và được biên dịch cho CPU để vận hành GPU. Tính năng này đã mở rộng việc sử dụng PyTorch cho các trường hợp sử dụng mới và thử nghiệm, do đó khiến chúng trở thành lựa chọn thích hợp hơn cho mục đích sử dụng nghiên cứu Phương pháp tiếp cận PythonPyTorch là gói Python gốc theo thiết kế. Các chức năng của nó được xây dựng dưới dạng các lớp Python, do đó tất cả mã của nó có thể tích hợp liền mạch với các gói và mô-đun Python. Tương tự như NumPy, thư viện dựa trên Python này cho phép tính toán tensor được GPU tăng tốc, đồng thời cung cấp các tùy chọn API phong phú cho các ứng dụng mạng thần kinh. PyTorch cung cấp một khung nghiên cứu hoàn chỉnh từ đầu đến cuối đi kèm với các khối xây dựng phổ biến nhất để thực hiện nghiên cứu học sâu hàng ngày. Nó cho phép xâu chuỗi các mô-đun mạng thần kinh cấp cao vì nó hỗ trợ API giống như Keras trong ngọn đuốc của nó. gói nn PyTorch 1. 0. Con đường từ nghiên cứu đến sản xuấtChúng ta đã thảo luận về tất cả các điểm mạnh mà PyTorch cung cấp và cách những điểm này biến nó thành thư viện truy cập cho công việc nghiên cứu. Tuy nhiên, một trong những nhược điểm lớn nhất là hỗ trợ sản xuất kém. Nhưng điều này dự kiến sẽ sớm thay đổi PyTorch 1. 0 dự kiến sẽ là một bản phát hành chính sẽ vượt qua những thách thức mà các nhà phát triển gặp phải trong quá trình sản xuất. Phiên bản mới này của khung sẽ hợp nhất PyTorch dựa trên Python với Caffe2, cho phép các nhà phát triển máy học và nhà nghiên cứu học sâu chuyển từ nghiên cứu sang sản xuất một cách dễ dàng mà không cần phải đối phó với bất kỳ thách thức di chuyển nào. Phiên bản mới 1. 0 sẽ hợp nhất các khả năng nghiên cứu và sản xuất trong một khuôn khổ, do đó cung cấp tính linh hoạt cần thiết và tối ưu hóa hiệu suất cho nghiên cứu và sản xuất Phiên bản mới này hứa hẹn sẽ xử lý các tác vụ mà người dùng phải xử lý trong khi chạy các mô hình học sâu một cách hiệu quả trên quy mô lớn. Cùng với sự hỗ trợ sản xuất, PyTorch 1. 0 sẽ có nhiều cải tiến về khả năng sử dụng và tối ưu hóa hơn. Với PyTorch 1. 0, mã hiện tại của bạn sẽ tiếp tục hoạt động bình thường, sẽ không có bất kỳ thay đổi nào đối với API hiện tại. Nếu bạn muốn cập nhật tất cả tiến trình của thư viện PyTorch, bạn có thể truy cập trang Yêu cầu kéo Phiên bản beta của phiên bản được chờ đợi từ lâu này dự kiến vào cuối năm nay. Các nhà cung cấp lớn như Microsoft và Amazon dự kiến sẽ cung cấp hỗ trợ đầy đủ cho khung trên các sản phẩm đám mây của họ Tóm lại, PyTorch là một người chơi hấp dẫn trong lĩnh vực học sâu và thư viện trí tuệ nhân tạo, khai thác lợi thế độc đáo của nó là thư viện ưu tiên nghiên cứu. Nó vượt qua tất cả các thách thức và cung cấp hiệu suất cần thiết để hoàn thành công việc. Nếu bạn là một nhà toán học, nhà nghiên cứu, sinh viên có xu hướng tìm hiểu cách học sâu được thực hiện, thì PyTorch là một lựa chọn tuyệt vời làm khung học sâu đầu tiên của bạn để học Đọc thêm
Chia sẻ liên kết Sunith Shetty Người cuồng Khoa học dữ liệu. người hâm mộ môn cricket. Người theo dõi sê-ri Binge. Bạn có thể thấy tôi bị cuốn vào máy tính của mình, cập nhật bản thân liên tục nếu tôi không pha trò cười khập khiễng với nhóm của mình FOMO?Chúng tôi cam kết thực hiện ba điều. giải thích các thuật toán, tin tức ngành và hướng dẫn thực tế. Hàng tuần, chúng tôi sẽ gửi thẳng nội dung này đến hộp thư đến của bạn – miễn phí. Đặt mua  Phải đọc trong Đám mây & MạngMẹo vặt hàng đầu để chuẩn bị cho kỳ thi chứng chỉ CNTT của bạnRonnie Wong - Ngày 14 tháng 10 năm 2021 - 9. 15 giờ sáng Tôi nhớ quyết định theo đuổi chứng chỉ CNTT đầu tiên của mình, CompTIA A+. Tôi đã đăng ký một lớp học kéo dài một tuần, mỗi Học các lệnh Linux cần thiết để điều hướng Shell một cách hiệu quả16 Tháng Tám, 2021 - 3. 45 giờ sáng ServiceNow hợp tác với IBM trên AIOps từ DevOps. com16/10/2020 - 1. 49 giờ tối Phải đọc trong dữ liệuTìm hiểu Transformers để xử lý ngôn ngữ tự nhiên với Denis RothmanMạng lưới chuyên gia - 31 tháng 8 năm 2021 - 5. 48 giờ sáng Những điểm chính rút ra Kiến trúc máy biến áp đã được chứng minh là một cuộc cách mạng trong việc vượt trội so với các mô hình RNN và CNN cổ điển đang được sử dụng ngày nay. Trí tuệ nhân tạo là PyTorch có chạy trên C không?TorchScript là một đại diện trung gian của Mô hình PyTorch (lớp con của nn. Module) có thể chạy trong môi trường hiệu năng cao như C++. Nó giúp tạo ra các mô hình có thể tuần tự hóa và tối ưu hóa. Sau khi đào tạo các mô hình này trong python, chúng có thể chạy độc lập trong python hoặc C++
PyTorch là Python hay C++?Giao diện người dùng PyTorch C++ là giao diện C++ thuần túy cho khung học máy PyTorch. Mặc dù giao diện chính của PyTorch đương nhiên là Python, nhưng API Python này nằm trên một cơ sở mã C++ đáng kể cung cấp các cấu trúc và chức năng dữ liệu cơ bản như tensor và phân biệt tự động.
Có phải PyTorch chỉ dành cho Python?PyTorch là một thư viện máy học mã nguồn mở được sử dụng để phát triển và đào tạo các mô hình học sâu dựa trên mạng thần kinh. Nó được phát triển chủ yếu bởi nhóm nghiên cứu AI của Facebook. PyTorch có thể được sử dụng với Python cũng như C++ .
PyTorch có khó hơn TensorFlow không?Vì PyTorch sử dụng thực thi ngay lập tức (i. e. , chế độ háo hức), nó được cho là dễ sử dụng hơn TensorFlow khi gỡ lỗi . Do đó, trong trường hợp của PyTorch, bạn có thể sử dụng các công cụ gỡ lỗi Python như PDB, ipdb và trình gỡ lỗi PyCharm. |
