PyTorch

الميزات الرئيسية ل PyTorch

تتميز PyTorch بالعديد من الميزات الأساسية التي تجعلها الخيار المفضل للكثيرين في مجتمع الذكاء الاصطناعي:

• رسوم بيانية ديناميكية للحساب: على عكس الأطر التي تحدد الرسم البياني للحساب بأكمله بشكل ثابت قبل التنفيذ، يستخدم PyTorch الرسوم البيانية الديناميكية للحساب (تعريف بالتشغيل). يسمح ذلك بمزيد من المرونة أثناء التطوير والتصحيح، خاصةً للنماذج ذات البنى المتغيرة مثل الشبكات العصبية المتكررة (RNNs).
• واجهة Pythonic: واجهة برمجة التطبيقات الخاصة به تبدو طبيعية لمطوري Python مما يجعل من السهل تعلمها ودمجها في مشاريع Python الحالية وسير العمل.
• تسريعGPU : يوفر PyTorch دعمًا قويًا لتسريع GPU باستخدام CUDA مما يسرع بشكل كبير من العملية الحسابية المكثفة لتدريب الشبكات العصبية العميقة.
• نظام بيئي غني: يضم نظاماً بيئياً شاملاً مع مكتبات مثل TorchVision لمهام الرؤية الحاسوبية، و TorchText لمعالجة اللغات الطبيعية، و TorchAudio لمعالجة الصوت.
• نشر الإنتاج: أدوات مثل TorchScript تسمح بتحسين النماذج التي تم تطويرها باستخدام PyTorch ونشرها في بيئات قد لا تكون فيها Python مثالية، مما يسد الفجوة بين مرونة البحث وأداء الإنتاج. يمكنك معرفة كيفية تصدير النماذج باستخدام تنسيقات مختلفة في وثائق Ultralytics .

تطبيقات PyTorch

يتيح تعدد استخدامات PyTorch إمكانية استخدامه عبر مجموعة واسعة من تطبيقات التعلم الآلي (ML):

• الرؤية الحاسوبية: تُستخدم على نطاق واسع في مهام مثل تصنيف الصور، واكتشاف الأجسام، وتجزئة الصور، وتقدير الوضعية. العديد من نماذج الرؤية الحديثة، بما في ذلك Ultralytics YOLOv8 و YOLO11باستخدام PyTorch.
• معالجة اللغات الطبيعية: يدعم تطبيقات مثل الترجمة الآلية، وتحليل المشاعر، والإجابة على الأسئلة، وبناء نماذج لغوية كبيرة(LLMs) تعتمد على بنيات مثل المحول.
• التعلم المعزز: يُستخدم لتطوير الوكلاء الذين يتعلمون من خلال التفاعل مع البيئة، ويُستخدم في مجالات مثل الروبوتات واللعب.
• الحوسبة العلمية: تجعلها إمكانيات حوسبة tensor مناسبة لتطبيقات البحث العلمي المختلفة التي تتجاوز مجرد التعلم الآلي.

أمثلة من العالم الحقيقي

1. القيادة الذاتية: يتم استخدام PyTorch في تطوير أنظمة الإدراك للسيارات ذاتية القيادة. يمكن للنماذج المدرّبة باستخدام PyTorch إجراء الكشف عن الأشياء في الوقت الفعلي (تحديد المشاة والمركبات وإشارات المرور) والتجزئة الدلالية (فهم ممرات الطرق والأرصفة)، وهو أمر بالغ الأهمية للملاحة والسلامة. غالبًا ما تُستخدم نماذج Ultralytics YOLO المبنية على PyTorch في حلول السيارات.
2. تحليل الصور الطبية: في مجال الرعاية الصحية، يساعد PyTorch في بناء نماذج لتحليل الفحوصات الطبية (الأشعة السينية والتصوير المقطعي المحوسب والتصوير بالرنين المغناطيسي). على سبيل المثال، يمكن استخدامه لتدريب نماذج للكشف عن الأورام أو تقسيم الأعضاء، ومساعدة أخصائيي الأشعة في التشخيص وتخطيط العلاج. وغالبًا ما تستفيد مبادرات مثل برنامج Bridge2AI التابع للمعاهد الوطنية للصحة من هذه الأطر.

PyTorch في النظام البيئي للذكاء الاصطناعي

PyTorch هو لاعب رئيسي إلى جانب أطر عمل أخرى مثل TensorFlow. بينما يقدم كلاهما أدوات قوية للتعلم العميق، إلا أنهما يختلفان في تصميم واجهة برمجة التطبيقات والمقاربات التاريخية للرسوم البيانية الحسابيةPyTorch الديناميكي مقابل نهج TensorFlow الثابت الأولي، على الرغم من أن TensorFlow يدعم الآن التنفيذ الديناميكي). يعتمد الاختيار غالبًا على احتياجات المشروع وإلمام الفريق. يمكن الاطلاع على مقارنة مفصّلة في منشور المدونة الخاص بنا استكشاف أطر عمل الذكاء الاصطناعي للرؤية. من المهم أيضًا التمييز بين PyTorch والمكتبات مثل OpenCV، والتي تركز على معالجة الصور وخوارزميات السيرة الذاتية التقليدية بدلاً من توفير إطار عمل شامل لبناء الشبكات العصبية وتدريبها(الصفحة الرئيسية لـ OpenCV).

تستفيد PyTorch من الدعم القوي عبر موقعPyTorch الرسمي على الويب، والوثائق الشاملة، والبرامج التعليمية، ومجتمع المطورين النابض بالحياة. تعمل منصات مثل Ultralytics HUB على تبسيط عملية تدريب النماذج المخصصة التي تم إنشاؤها باستخدام PyTorch وإدارة مجموعات البيانات، ونشرها بكفاءة. يمكنك البدء بسرعة باستخدام دليلUltralytics Quickstart.