PyTorch

PyTorch é uma estrutura de aprendizagem automática de código aberto que acelera o caminho desde a criação de protótipos de investigação até à implementação na produção. Desenvolvido principalmente pelo laboratório de investigação de IA do Facebook (FAIR), tornou-se uma pedra angular no campo da aprendizagem profunda devido à sua flexibilidade, facilidade de utilização e forte apoio à aceleração GPU . PyTorch é amplamente utilizado tanto no meio académico como na indústria para uma variedade de aplicações, incluindo visão por computador (CV), processamento de linguagem natural (PNL) e muito mais. Para utilizadores familiarizados com conceitos básicos de aprendizagem automática, PyTorch oferece uma plataforma intuitiva para criar, treinar e implementar modelos sofisticados.

Principais caraterísticas e vantagens

PyTorch é conhecido pelo seu gráfico computacional dinâmico, que permite uma maior flexibilidade na construção de modelos complexos em comparação com os gráficos estáticos utilizados noutras estruturas como TensorFlow. Esta natureza dinâmica significa que o gráfico é definido em tempo real, facilitando a depuração e permitindo um desenvolvimento de modelos mais intuitivo. Além disso, a integração perfeita do PyTorch com o Python e o seu extenso ecossistema de bibliotecas e ferramentas melhoram ainda mais a sua usabilidade. O seu forte suporte para aceleração GPU (Graphics Processing Unit) permite um treino mais rápido de modelos de aprendizagem profunda (DL), particularmente benéfico para grandes conjuntos de dados e redes neurais complexas (NN).

Componentes principais

PyTorch é construído em torno do conceito de tensores, que são matrizes multidimensionais semelhantes aos ndarrays do NumPy, mas com a capacidade adicional de funcionar em GPUs. A estrutura fornece um conjunto abrangente de ferramentas para tensor operações, diferenciação automática e construção de redes neurais. A estrutura torch.nn oferece uma API de alto nível para construir e treinar redes neurais, enquanto o módulo torch.optim O módulo fornece vários algoritmos de otimização como Descida de Gradiente Estocástico (SGD) e Adam Optimizer. Autograd, o pacote de diferenciação automática do PyTorch, calcula automaticamente os gradientes, o que é crucial para treinar redes neurais utilizando retropropagação.

Aplicações no mundo real

PyTorch é utilizado numa vasta gama de aplicações do mundo real em várias indústrias. Eis dois exemplos concretos:

1. Cuidados de saúde: No sector da saúde, o PyTorch é utilizado para a análise de imagens médicas, como a segmentação de tumores em exames de ressonância magnética ou a deteção de anomalias em raios X. Por exemplo, os investigadores utilizam redes neurais convolucionais (CNN) em PyTorch para criar modelos que podem identificar e classificar com precisão doenças a partir de imagens médicas, ajudando no diagnóstico precoce e no planeamento do tratamento. Explora mais sobre a IA nos cuidados de saúde.
2. Veículos autónomos: PyTorch desempenha um papel crucial no desenvolvimento de automóveis autónomos. É utilizado para treinar modelos de aprendizagem profunda para tarefas como a deteção de objectos, a deteção de faixas e o planeamento de trajectórias. Por exemplo, os modelos Ultralytics YOLO (You Only Look Once), que são frequentemente implementados utilizando PyTorch, permitem a deteção de objectos em tempo real em feeds de vídeo de câmaras de veículos, permitindo que o carro perceba e reaja ao seu ambiente. Sabe mais sobre a IA nos automóveis autónomos.

PyTorch contra. TensorFlow

Embora tanto PyTorch como TensorFlow sejam estruturas populares de aprendizagem profunda, têm caraterísticas distintas. TensorFlow O Google, desenvolvido por , usa um gráfico computacional estático, o que significa que toda a estrutura do gráfico deve ser definida antes de executar o modelo. Isso pode levar a uma execução mais rápida, mas menos flexível em comparação com o gráfico dinâmico de PyTorch. TensorFlow tem um ecossistema de implantação maior, com ferramentas como TensorFlow Serving e TensorFlow Lite para implantar modelos em produção e em dispositivos móveis. PyTorch Por outro lado, o é frequentemente preferido para investigação devido à sua flexibilidade e facilidade de utilização, especialmente em ambientes académicos.

Começar a utilizar o PyTorch

Para começar a trabalhar com PyTorch, pode explorar o site oficial PyTorch , que fornece documentação abrangente, tutoriais e suporte da comunidade. Além disso, a documentaçãoUltralytics oferece recursos valiosos para usar PyTorch com modelos Ultralytics YOLO , incluindo guias sobre treinamento, validação e implantação de modelos. Também podes explorar modelos pré-treinados e começar a treinar os teus próprios modelos utilizando o Ultralytics HUB, que simplifica o processo de construção e implementação de modelos de IA de visão.