PyTorch

Temel Özellikleri PyTorch

PyTorch , onu yapay zeka topluluğundaki birçok kişi için tercih edilen bir seçim haline getiren birkaç temel özellik nedeniyle öne çıkıyor:

• Dinamik Hesaplama Grafikleri: Tüm hesaplama grafiğini yürütmeden önce statik olarak tanımlayan çerçevelerin aksine, PyTorch dinamik hesaplama grafikleri (Define-by-Run) kullanır. Bu, özellikle Tekrarlayan Sinir Ağları (RNN'ler) gibi değişken yapılara sahip modeller için geliştirme ve hata ayıklama sırasında daha fazla esneklik sağlar.
• Pythonic Arayüz: API' Python geliştiricileri için doğaldır, bu da öğrenmeyi ve mevcut Python projelerine ve iş akışlarına entegre etmeyi kolaylaştırır.
• GPU Hızlandırma: PyTorch , CUDA kullanarak GPU hız landırma için güçlü destek sağlar ve derin sinir ağlarını eğitmenin hesaplama açısından yoğun sürecini önemli ölçüde hızlandırır.
• Zengin Ekosistem: Bilgisayarla görme (CV) görevleri için TorchVision, Doğal Dil İşleme (NLP) için TorchText ve ses işleme için TorchAudio gibi kütüphanelerle kapsamlı bir ekosisteme sahiptir.
• Üretim Dağıtımı: Gibi araçlar TorchScriptPyTorch 'ta geliştirilen modellerin Python 'un ideal olmayabileceği ortamlarda optimize edilmesine ve dağıtılmasına olanak tanıyarak araştırma esnekliği ile üretim performansı arasındaki boşluğu doldurur. Ultralytics belgelerinde farklı formatlar kullanarak modellerin nasıl dışa aktarılacağını öğrenebilirsiniz.

Uygulamaları PyTorch

PyTorch'un çok yönlülüğü, makine öğrenimi (ML) uygulamalarının geniş bir yelpazesinde kullanılmasını sağlar:

• Bilgisayarla Görme: Görüntü sınıflandırma, nesne algılama, görüntü segmentasyonu ve poz tahmini gibi görevler için yaygın olarak kullanılır. Aşağıdakiler de dahil olmak üzere birçok son teknoloji ürünü görüş modeli Ultralytics YOLOv8 ve YOLO11PyTorch kullanılarak oluşturulmuştur.
• Doğal Dil İşleme: Makine çevirisi, duygu analizi, soru yanıtlama ve Transformer gibi mimarilere dayalı büyük dil modelleri(LLM'ler) oluşturma gibi uygulamaları güçlendirir.
• Takviyeli Öğrenme: Robotik ve oyun oynama gibi alanlarda uygulanan, bir çevre ile etkileşim yoluyla öğrenen ajanlar geliştirmek için kullanılır.
• Bilimsel Hesaplama: tensor hesaplama yetenekleri, onu ML'nin ötesinde çeşitli bilimsel araştırma uygulamaları için uygun hale getirir.

Gerçek Dünyadan Örnekler

1. Otonom Sürüş: PyTorch , sürücüsüz otomobiller için algılama sistemleri geliştirmede kullanılmaktadır. PyTorch ile eğitilen modeller, navigasyon ve güvenlik için çok önemli olan gerçek zamanlı nesne algılama (yayaları, araçları, trafik işaretlerini tanımlama) ve semantik segmentasyon (yol şeritlerini, kaldırımları anlama) gerçekleştirebilir. PyTorch üzerine inşa edilen Ultralytics YOLO modelleri, otomotiv çözümlerinde sıklıkla kullanılmaktadır.
2. Tıbbi Görüntü Analizi: Sağlık hizmetlerinde PyTorch , tıbbi taramaları (X-ışınları, CT, MRI) analiz etmek için modeller oluşturmaya yardımcı olur. Örneğin, tümörleri tespit etmek veya organları segmentlere ayırmak için modelleri eğitmek, tanı ve tedavi planlamasında radyologlara yardımcı olmak için kullanılabilir. NIH'in Bridge2AI programı gibi girişimler genellikle bu tür çerçevelerden yararlanır.

Yapay Zeka Ekosisteminde PyTorch

PyTorch , aşağıdaki gibi diğer çerçevelerin yanı sıra önemli bir oyuncudur TensorFlow. Her ikisi de derin öğrenme için güçlü araçlar sunarken, API tasarımı ve hesaplama grafiklerine yönelik tarihsel yaklaşımlar açısından farklılık gösterirlerPyTorch'un dinamik ve TensorFlow'un başlangıçtaki statik yaklaşımı, ancak TensorFlow artık dinamik yürütmeyi desteklemektedir). Seçim genellikle proje ihtiyaçlarına ve ekip aşinalığına bağlıdır. Ayrıntılı bir karşılaştırma Görme Yapay Zeka Çerçevelerini Keşfetme blog yazımızda bulunabilir. PyTorch 'u, sinir ağları oluşturmak ve eğitmek için uçtan uca bir çerçeve sağlamak yerine görüntü işleme ve geleneksel CV algoritmalarına odaklanan OpenCV gibi kütüphanelerden ayırmak da önemlidir(OpenCV ana sayfası).

PyTorch , resmi PyTorch web sitesi, kapsamlı belgeler, öğreticiler ve canlı bir geliştirici topluluğu aracılığıyla sağlam destekten yararlanır. Ultralytics HUB gibi platformlar, PyTorch ile oluşturulan özel modelleri eğitme, veri kümelerini yönetme ve verimli bir şekilde dağıtma sürecini kolaylaştırır. Ultralytics Hızlı Başlangıç kılavuzunu kullanarak hızlı bir şekilde başlayabilirsiniz.