Hướng Dẫn PyTorch - W3seo Tìm Hiểu Về Về Framework Trong Pytorch

Rate this post

PyTorch Tutorial được thiết kế cho cả người mới bắt đầu và người chuyên nghiệp. Hướng dẫn của chúng tôi cung cấp tất cả các khái niệm cơ bản và nâng cao về Học sâu, chẳng hạn như mạng nơ-ron sâu và xử lý hình ảnh.

Các bài viết liên quan:

• Tại sao bạn nên học Python vào năm 2022?
• Hướng dẫn python
• Khóa học SEO Advance
• So sánh R và Python và SAS trong học data science
• Testing Perceptron Model trong Pytorch
• Training cho Perceptron Model trong Pytorch
• Tạo Dataset của Perceptron Model trong Pytorch
• Perceptron trong Pytorch
• Training Linear Model trong Pytorch
• Gradient Descent trong PyTorch
• Loss Function trong PyTorch
• Linear Regression trong Pytorch
• Gradient với PyTorch
• Pytorch vector operation
• PyTorch so với TensorFlow
• Kiến thức cơ bản PyTorch
• Các gói phần mềm trong Pytorch
• Cài đặt PyTorch
• Hướng dẫn PyTorch

PyTorch là một khuôn khổ của học sâu và nó là một gói học máy Python dựa trên Torch. Hướng dẫn này được thiết kế theo cách mà chúng ta có thể dễ dàng triển khai dự án học sâu trên PyTorch một cách rất hiệu quả.

Tóm tắt nội dung

Toggle

• Kiến thức cần có để học Pytorch
• Pytorch là gì?
• Lịch sử của PyTorch
• Tại sao sử dụng PyTorch?
  • Giao diện đơn giản
  • Hybrid Front-End
  • Distributed Training
  • Python-First
  • Tools và Libraries
  • Native ONNX Support
  • C ++ Front-End
  • Đối tác đám mây

Kiến thức cần có để học Pytorch

PyTorch hoàn toàn dựa trên Python. Vì vậy, điều cần thiết là phải có kiến ​​thức cơ bản về Python để thực hiện dự án PyTorch. Hiểu biết tốt về toán học cơ bản cho phép chúng ta hiểu khái niệm PyTorch tốt hơn.

Sự tiếp kiến

Hướng dẫn này hữu ích cho những sinh viên muốn có được kiến ​​thức về cách các dự án học sâu được triển khai trên khung PyTorch. Hướng dẫn này bao gồm tất cả các khái niệm cơ bản về PyTorch và cách mạng nơ ron sâu được triển khai và sử dụng trong quá trình phát triển dự án học sâu.

Pytorch là gì?

PyTorch là một phần nhỏ của phần mềm máy tính dựa trên thư viện Torch. Nó là một khung học tập sâu được giới thiệu bởi Facebook. PyTorch là Thư viện học máy cho ngôn ngữ lập trình Python được sử dụng cho các ứng dụng như Xử lý ngôn ngữ tự nhiên.

Các tính năng cấp cao được cung cấp bởi PyTorch như sau:

• Với sự trợ giúp của Bộ xử lý đồ họa (GPU), nó mang lại khả năng tính toán tensor với khả năng tăng tốc mạnh mẽ.
• Nó cung cấp Mạng thần kinh sâu được xây dựng trên hệ thống khác biệt tự động dựa trên băng.
• PyTorch được phát triển để cung cấp tính linh hoạt và tốc độ cao trong quá trình triển khai và xây dựng Mạng nơ ron học sâu. Như bạn đã biết, nó là một thư viện học máy cho ngôn ngữ lập trình Python, vì vậy nó khá đơn giản để cài đặt, chạy và hiểu. Pytorch hoàn toàn có cơ sở (sử dụng thành ngữ python được sử dụng rộng rãi hơn là viết mã Java và C ++) để có thể nhanh chóng xây dựng thành công Mô hình mạng thần kinh.

Lịch sử của PyTorch

PyTorch được phát hành vào năm 2016. Nhiều nhà nghiên cứu sẵn sàng áp dụng PyTorch ngày càng nhiều. Nó được vận hành bởi Facebook. Facebook cũng vận hành Caffe2 (Kiến trúc phù hợp để nhúng tính năng nhanh). Việc chuyển đổi một mô hình do PyTorch xác định thành Caffe2 là một thách thức. Với mục đích này, Facebook và Microsoft đã phát minh ra Mạng trao đổi mạng thần kinh mở (ONNX) vào tháng 9 năm 2017. Nói một cách dễ hiểu, ONNX được phát triển để chuyển đổi mô hình giữa các khuôn khổ. Caffe2 đã được hợp nhất vào tháng 3 năm 2018 vào PyTorch.

PyTorch giúp dễ dàng xây dựng một mạng nơ-ron cực kỳ phức tạp. Tính năng này đã nhanh chóng biến nó trở thành một thư viện. Trong công việc nghiên cứu, nó mang lại một sự cạnh tranh gay gắt cho TensorFlow. Các nhà phát minh của PyTorch muốn tạo ra một thư viện có tính bắt buộc cao có thể dễ dàng chạy tất cả các phép tính số, và cuối cùng, họ đã phát minh ra PyTorch. Có một thách thức lớn đối với nhà khoa học Học sâu, nhà phát triển Máy học và người gỡ lỗi Mạng thần kinh để chạy và kiểm tra một phần mã trong thời gian thực. PyTorch hoàn thành thử thách này và cho phép họ chạy và kiểm tra mã của họ trong thời gian thực. Vì vậy, họ không phải đợi để kiểm tra xem nó có hoạt động hay không.

Lưu ý: Để sử dụng chức năng và dịch vụ của PyTorch, bạn có thể sử dụng các gói Python như NumPy, SciPy và Cython.

Tại sao sử dụng PyTorch?

Tại sao PyTorch? Điều đặc biệt ở PyTorch khiến nó trở nên đặc biệt khi xây dựng mô hình Học sâu. PyTorch là một thư viện động. Thư viện động có nghĩa là một thư viện linh hoạt và bạn có thể sử dụng thư viện đó theo các yêu cầu và thay đổi của mình. Hiện tại trong thi đấu Kaggle liên tục được sử dụng bởi những người về đích.

Có rất nhiều tính năng khiến các nhà khoa học học sâu phải sử dụng nó trong việc tạo ra mô hình Học sâu.

Các tính năng này như sau.

Giao diện đơn giản

PyTorch có giao diện rất đơn giản giống như Python. Nó cung cấp một cách dễ dàng để sử dụng API. Khung này rất dễ chạy và hoạt động giống như Python. PyTorch có thể dễ dàng hiểu hoặc triển khai trên cả Windows và Linux.

Hybrid Front-End

PyTorch cung cấp giao diện người dùng kết hợp mới cung cấp tính linh hoạt và dễ sử dụng ở chế độ háo hức, trong khi chuyển đổi ban đầu sang chế độ đồ thị để tăng tốc độ, tối ưu hóa và chức năng trong môi trường thời gian chạy C ++.

Ví dụ:

@torch.jit.script def Rnn(h, x, Wh, Uh, Wy, bh, by): y = [] for t in range(x.size(0)): h = torch.tanh(x[t] @ Wh + h @ Uh + bh) y += [torch.tanh(h @ Wy + by)] if t % 10 == 0: print("stats: ", h.mean(), h.var()) return torch.stack(y), h

Distributed Training

PyTorch cho phép các nhà phát triển đào tạo mô hình mạng nơron theo cách phân tán. Nó cung cấp hiệu suất được tối ưu hóa trong cả nghiên cứu và sản xuất với sự trợ giúp của hỗ trợ riêng cho giao tiếp ngang hàng và thực thi không đồng bộ hoạt động tập thể từ Python và C ++.

Ví dụ:

import torch.distributed as dist1 from torch.nn.parallel import DistributedDataParallel dist1.init_process_group(backend='gloo') model = DistributedDataParallel(model)

Python-First

PyTorch hoàn toàn dựa trên Python. PyTorch được sử dụng với hầu hết các thư viện và gói phổ biến của Python như Cython và Numba. PyTorch được xây dựng sâu vào Python. Mã của nó hoàn toàn là pythonic. Pythonic có nghĩa là sử dụng các thành ngữ Python được sử dụng rộng rãi thay vì viết mã java và C ++ trong mã của bạn.

Ví dụ:

import torch import numpy as np x = np.ones(5) y = torch.from_numpy(x) np.add(x, 1, out=x) print(x) print(y)

Tools và Libraries

Một hệ sinh thái phong phú gồm các công cụ và thư viện có sẵn để mở rộng PyTorch và hỗ trợ phát triển trong các lĩnh vực từ thị giác máy tính và học tập củng cố. Hệ sinh thái này được phát triển bởi một cộng đồng các nhà phát triển và nhà nghiên cứu tích cực. Các hệ sinh thái này giúp họ xây dựng mạng nơ-ron Học sâu truy cập linh hoạt và nhanh chóng.

Ví dụ:

import torchvision.models as models resnet18 = models.resnet18(pretrained=True) alexnet = models.alexnet(pretrained=True) squeezenet = models.squeezenet1_0(pretrained=True) vgg16 = models.vgg16(pretrained=True) densenet = models.densenet161(pretrained=True) inception = models.inception_v3(pretrained=True)

Native ONNX Support

ONNX được phát triển để chuyển đổi mô hình giữa các khuôn khổ. Để truy cập trực tiếp vào các nền tảng, thời gian chạy, trình hiển thị tương thích với ONNX, v.v., bạn cần xuất các mô hình trong ONNX tiêu chuẩn.

Ví dụ:

import torch.onnx import torchvision dum_input = torch.randn(1, 3, 224, 224) model = torchvision.models.alexnet(pretrained=True) torch.onnx.export(model, dum_input, "alexnet.onnx")

C ++ Front-End

Giao diện người dùng C ++ là giao diện c ++ cho PyTorch, giao diện này tuân theo thiết kế và kiến ​​trúc của giao diện người dùng Python đã thiết lập. Nó cho phép nghiên cứu ở hiệu suất cao, độ trễ thấp và ứng dụng C ++ kim loại trần.

Ví dụ:

#include <torch/torch.h> torch::nn::Linear model(num_features, 1); torch::optim::SGD optimizer(model->parameters()); auto data_loader = torch::data::data_loader(dataset); for (size_t epoch = 0; epoch < 10; ++epoch) { for (auto batch : data_loader) { auto prediction = model->forward(batch.data); auto loss = loss_function(prediction, batch.target); loss.backward(); optimizer.step(); } }

Đối tác đám mây

PyTorch được hỗ trợ bởi nhiều nền tảng đám mây lớn như AWS. Với sự trợ giúp của hình ảnh dựng sẵn, đào tạo quy mô lớn về GPU và khả năng chạy các mô hình trong môi trường quy mô sản xuất, v.v.; nó cung cấp sự phát triển không ma sát và dễ dàng mở rộng quy mô.

export IMAGE_FAMILY="pytorch-latest-cpu" export ZONE="us-west1-b" export INSTANCE_NAME="my-instance" gcloud compute instances create $INSTANCE_NAME \ --zone=$ZONE \ --image-family=$IMAGE_FAMILY \