PyTorch

PyTorch öncelikle Meta AI tarafından geliştirilen ve derin öğrenme alanındaki araştırmacılar ve geliştiriciler için bir mihenk taşı haline gelen açık kaynaklı bir makine öğrenimi PyTorch . Esnekliği ve kullanım kolaylığı ile tanınan bu kütüphane, kullanıcıların dinamik bir hesaplama grafiği kullanarak karmaşık sinir ağları oluşturmasına ve eğitmesine olanak tanır. Bu özellik, genellikle "hevesli yürütme" olarak adlandırılır ve kodun hemen değerlendirilmesini sağlar. Genellikle "hevesli yürütme" olarak adlandırılan bu özellik, kodun anında değerlendirilmesini sağlar ve statik grafik tanımlarına dayanan çerçevelere kıyasla hata ayıklama ve prototip oluşturmayı önemli ölçüde daha sezgisel hale getirir. Python diliyle sorunsuz bir şekilde entegre olur ve standart bilimsel hesaplama araçlarının doğal bir uzantısı gibi hissettirir.

Temel Mekanizmalar ve Önemi

Bu çerçevenin merkezinde, NumPy bulunanlara benzer çok boyutlu diziler olan tensörler yer alır. Ancak, standart dizilerden farklı olarak, PyTorch NVIDIA CUDA tarafından sağlanan GPU kullanmak üzere tasarlanmıştır. Bu donanım hızlandırması, modern yapay zeka (AI) modellerini verimli bir şekilde eğitmek için gereken büyük ölçekli paralel işleme için çok önemlidir. Bu donanım hızlandırması, modern yapay zeka (AI) modellerini verimli bir şekilde eğitmek için gereken büyük ölçekli paralel işleme için çok önemlidir.

Kütüphane, bilgisayar görme (CV) ve doğal dil işleme için geniş bir araç ekosistemini destekler. Önceden oluşturulmuş zengin bir katman, optimizer ve kayıp fonksiyonu seti sunarak, görüntü sınıflandırma ve dizi modelleme gibi görevler için algoritma oluşturma sürecini basitleştirir. Kütüphane, doğal dil işleme için bir dizi önceden eğitilmiş model sunar. Bu modeller, doğal dil işleme görevleri için hızlı ve kolay bir şekilde kullanılabilir.

Gerçek Dünya Uygulamaları

Bu çerçevenin çok yönlülüğü, çeşitli sektörlerde yüksek etkili AI çözümleri için benimsenmesine yol açmıştır:

1. Otonom Araçlar: Sektör liderleri PyTorch araç kameralarından gelen video akışlarını işleyen derin öğrenme modelleri PyTorch . Bu modeller, şeritleri, işaretleri ve yayaları tanımlamak için gerçek zamanlı nesne algılama gerçekleştirerek daha güvenli navigasyon sağlıyor.
2. Tıbbi Teşhis: Araştırmacılar, bu çerçeveyi kullanarak gelişmiş sağlık uygulamaları geliştiriyorlar. Örneğin, MRI taramalarını veya röntgenleri analiz eden sistemleri destekleyerek, doktorların hassas görüntü segmentasyonu yoluyla tümörleri tespit etmelerine yardımcı oluyor.

İlgili Araçlarla Karşılaştırma

PyTorch 'un rolünü daha iyi anlamak için, PyTorch AI yığınındaki diğer yaygın PyTorch ayırmak faydalı olacaktır:

• Vs. TensorFlow: Google tarafından geliştirilen TensorFlow statik hesaplama grafiklerine dayanıyordu, bu da hata ayıklamayı zorlaştırıyordu ancak dağıtımı optimize ediyordu. Her iki çerçeve de özellikler açısından birbirine yaklaşmış olsa da, PyTorch , sezgisel arayüzü nedeniyle hızlı prototip oluşturma ve araştırma için sıklıkla tercih PyTorch .
• Vs. OpenCV: OpenCV sinir ağlarını eğitmekten ziyade geleneksel görüntü işleme işlevlerine (boyutlandırma, filtreleme ve renk dönüştürme gibi) odaklanan bir OpenCV . Tipik bir iş akışında, geliştiriciler görüntüleri analiz için PyTorch beslemeden önce veri ön işleme OpenCV kullanır. .

Ultralytics ile Entegrasyon

En son Ultralytics YOLO26 ve yaygın olarak kullanılan YOLO11, PyTorch üzerinde yerel olarak oluşturulmuştur. Bu temel , kullanıcıların çerçevenin hızından, kararlılığından ve kapsamlı topluluk desteğinden yararlanmasını sağlar. İster özel eğitim verileri üzerinde transfer öğrenimi gerçekleştirin ister uç cihazlar için modelleri dışa aktarın, altta yatan mimari PyTorch ve gradyanlarına dayanır.

Yakında çıkacak olan Ultralytics , bu deneyimi daha da basitleştirerek, kapsamlı şablon kod yazmaya gerek kalmadan veri kümesi kaynaklarını, eğitimi ve dağıtımı yönetmek için birleşik bir arayüz sunuyor.

Aşağıdaki örnek, GPU doğrulama ve YOLO kullanarak çıkarım yapma işlemlerini gösterir ve çerçevenin donanım hızlandırmayı arka planda nasıl işlediğini ortaya koyar:

import torch
from ultralytics import YOLO

# Check if CUDA (GPU) is available for PyTorch acceleration
device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
print(f"PyTorch is using device: {device}")

# Load a YOLO26n model (built on PyTorch)
model = YOLO("yolo26n.pt")

# Perform object detection on an image
# PyTorch handles tensor operations and moves data to the GPU automatically
results = model("https://ultralytics.com/images/bus.jpg", device=device)