PyTorch

PyTorch araştırma prototiplemesinden üretim dağıtımına giden yolu hızlandıran açık kaynaklı bir makine öğrenimi çerçevesidir. Öncelikle Facebook'un Yapay Zeka Araştırma laboratuvarı (FAIR) tarafından geliştirilmiş olup esnekliği, kullanım kolaylığı ve GPU hızlandırma için güçlü desteği nedeniyle derin öğrenme alanında bir köşe taşı haline gelmiştir. PyTorch , bilgisayarla görme (CV), doğal dil işleme (NLP) ve daha fazlası dahil olmak üzere çeşitli uygulamalar için hem akademide hem de endüstride yaygın olarak kullanılmaktadır. Temel makine öğrenimi kavramlarına aşina olan kullanıcılar için PyTorch sofistike modeller oluşturmak, eğitmek ve dağıtmak için sezgisel bir platform sunar.

Temel Özellikler ve Avantajlar

PyTorch gibi diğer çerçevelerde kullanılan statik grafiklere kıyasla karmaşık modeller oluşturmada daha fazla esneklik sağlayan dinamik hesaplama grafiği ile bilinir. TensorFlow. Bu dinamik yapı, grafiğin anında tanımlanması, hata ayıklamayı kolaylaştırması ve daha sezgisel model geliştirmeye olanak sağlaması anlamına gelir. Ayrıca, PyTorch'un Python ile sorunsuz entegrasyonu ve kapsamlı kütüphane ve araç ekosistemi kullanılabilirliğini daha da artırmaktadır. GPU (Grafik İşlem Birimi) hızlandırması için güçlü desteği, özellikle büyük veri kümeleri ve karmaşık sinir ağları (NN) için faydalı olan derin öğrenme (DL) modellerinin daha hızlı eğitilmesini sağlar.

Çekirdek Bileşenler

PyTorch NumPy'nin ndarrays'ine benzer çok boyutlu diziler olan ancak GPU'larda çalışma özelliğine sahip tensör kavramı etrafında inşa edilmiştir. Çerçeve, tensor işlemleri, otomatik farklılaştırma ve sinir ağları oluşturmak için kapsamlı bir araç seti sağlar. Bu araçlar torch.nn modülü sinir ağları oluşturmak ve eğitmek için üst düzey bir API sunarken torch.optim modülü çeşitli optimizasyon algoritmaları gibi Stokastik Gradyan İnişi (SGD) ve Adam Optimizer. Autograd, PyTorch'un otomatik farklılaştırma paketi, gradyanları otomatik olarak hesaplar, bu da sinir ağlarını kullanarak eğitmek için çok önemlidir. geri yayılım.

Gerçek Dünya Uygulamaları

PyTorch çeşitli sektörlerde çok çeşitli gerçek dünya uygulamalarında kullanılmaktadır. İşte iki somut örnek:

1. Sağlık hizmetleri: Sağlık sektöründe PyTorch , MRI taramalarındaki tümörleri segmentlere ayırmak veya X-ışınlarındaki anormallikleri tespit etmek gibi tıbbi görüntü analizi için kullanılmaktadır. Örneğin, araştırmacılar PyTorch adresindeki konvolüsyonel sinir ağlarını (CNN) kullanarak tıbbi görüntülerden hastalıkları doğru bir şekilde tanımlayıp sınıflandırabilen modeller oluşturmakta ve böylece erken teşhis ve tedavi planlamasına yardımcı olmaktadır. Sağlık hizmetlerinde yapay zeka hakkında daha fazlasını keşfedin.
2. Otonom Araçlar: PyTorch sürücüsüz araçların geliştirilmesinde çok önemli bir rol oynamaktadır. Nesne algılama, şerit algılama ve yol planlama gibi görevler için derin öğrenme modellerini eğitmek için kullanılır. Örneğin, genellikle PyTorch kullanılarak uygulanan Ultralytics YOLO (You Only Look Once) modelleri, araç kameralarından gelen video akışlarında gerçek zamanlı nesne algılama sağlayarak aracın çevresini algılamasına ve tepki vermesine olanak tanır. Sürücüsüz araçlarda yapay zeka hakkında daha fazla bilgi edinin.

PyTorch vs. TensorFlow

Hem PyTorch hem de TensorFlow popüler derin öğrenme çerçeveleri olsa da, farklı özelliklere sahiptirler. TensorFlow tarafından geliştirilen Google, statik bir hesaplama grafiği kullanır, bu da tüm grafik yapısının modeli çalıştırmadan önce tanımlanması gerektiği anlamına gelir. Bu, PyTorch'un dinamik grafiğine kıyasla daha hızlı yürütmeye ancak daha az esnekliğe yol açabilir. TensorFlow , modelleri üretimde ve mobil cihazlarda dağıtmak için TensorFlow Serving ve TensorFlow Lite gibi araçlarla daha büyük bir dağıtım ekosistemine sahiptir. PyTorch'nin ise özellikle akademik ortamlarda esnekliği ve kullanım kolaylığı nedeniyle araştırma için sıklıkla tercih edildiği görülmektedir.

İle Başlarken PyTorch

PyTorch ile çalışmaya başlamak için kapsamlı belgeler, öğreticiler ve topluluk desteği sağlayan resmi PyTorch web sitesini inceleyebilirsiniz. Ayrıca, Ultralytics belgeleri, model eğitimi, doğrulama ve dağıtım kılavuzları da dahil olmak üzere PyTorch ile Ultralytics YOLO modellerini kullanmak için değerli kaynaklar sunar. Ayrıca önceden eğitilmiş modelleri keşfedebilir ve görsel yapay zeka modelleri oluşturma ve dağıtma sürecini basitleştiren Ultralytics HUB'ı kullanarak kendi modellerinizi eğitmeye başlayabilirsiniz.