מה זה PyTorch?

PyTorch היא ספריית למידת מכונה בקוד פתוח. למרות שניתן להשתמש בה למגוון רחב של משימות, היא מועילה במיוחד לאימון והסקת מסקנות של משימות למידה עמוקה, כמו ראייה ממוחשבת ועיבוד שפה טבעית.

אחת הסיבות העיקריות לפופולריות של PyTorch היא שהיא עוזרת למפתחי בינה מלאכותית (AI) ליצור אבות טיפוס ולנפות באגים במהירות במודלים של למידת מכונה.

PyTorch קיבלה את שמה מספריית Torch, שהיא מסגרת למידה עמוקה נוספת בקוד פתוח שנכתבה בשפת התכנות Lua. השם PyTorch מדגיש את אופייה הידידותי לפייתון של הספרייה ואת שורשיה בפרויקט Torch.

PyTorch נוצר במקור על ידי צוות המחקר של פייסבוק לבינה מלאכותית (FAIR) בשנת 2017. בשנת 2022, ניהול פרויקט PyTorch הועבר לקרן PyTorch הנייטרלית. כחלק מקרן לינוקס, קרן PyTorch מסייעת בתיאום הפיתוח העתידי של הספרייה והמערכת האקולוגית שלה.

יתרונות PyTorch

PyTorch מציע יתרונות מרובים שהפכו אותה לאחת המסגרות המועדפות על מתכנתי בינה מלאכותית. כמה מההיבטים הבולטים ביותר של הספרייה שהופכים אותה למתאימה לכל סוגי מקרי השימוש בלמידת מכונה כוללים:

1. שילוב עם פייתון

PyTorch בנוי על פייתון, שפת תכנות נפוצה וידידותית למתחילים. זה הופך אותה לפשוטה ופשוטה לשליטה, אפילו עבור מפתחי בינה מלאכותית חדשים ללא ניסיון קודם בלמידה עמוקה. PyTorch נועד גם לעבוד בצורה חלקה בתוך המערכת האקולוגית של פייתון ומשתלב היטב עם ספריות פייתון פופולריות וחזקות כמו NumPy, SciPy ואחרות.

2. קל לניפוי באגים

PyTorch תומך בגרפי חישוב דינמיים, המאפשרים למפתחים לבנות ולשנות אותם תוך כדי תנועה. יתר על כן, הוא גם נהנה מכלי ניפוי באגים של פייתון. תכונות אלו עוזרות להפוך את ניפוי באגים של מודלים של PyTorch לניהול ויעיל יותר, דבר שימושי במיוחד בעת יצירת אב טיפוס וניסויים במודלים שונים של בינה מלאכותית.

3. האצת GPU

PyTorch תומך בהאצת GPU דרך CUDA, שהיא פלטפורמת המחשוב המקבילי של Nvidia.תמיכה זו מסייעת להאיץ את אימון מודלים של למידת מכונה וחיונית במיוחד עבור משימות למידה עמוקה הדורשות לעתים קרובות כוח חישובי משמעותי.

4. אימון מבוזר

PyTorch תומך באימון מבוזר, המאפשר אימון והסקה יעילים על חומרה שונה, כגון מעבדים וכרטיסי מסך. על ידי פיזור עומס העבודה על פני מעבדים או מכונות מרובות, PyTorch ממקסם את ניצול המשאבים ומפחית משמעותית את זמן אימון המודל.

5. מודלים מאומנים מראש

PyTorch מספק מגוון רחב של מודלים מאומנים מראש, כגון VGG, ResNet, MobileNet ואחרים. מפתחים יכולים להשתמש ולשלב בקלות מודלים מאומנים מראש אלה בפרויקטים הקיימים של PyTorch. יתר על כן, מודלים אלה מאומנים מראש על מערכי נתונים גדולים, מה שיכול להפחית משמעותית את כמות הנתונים וזמן האימון הנדרשים כדי שמודל ישיג ביצועים טובים. על ידי כוונון עדין של מודל שאומן מראש, מפתחים יכולים גם להשיג ביצועים טובים יותר בהשוואה לאימון מודל מאפס, במיוחד כאשר מערך הנתונים שלהם מוגבל.

6. מערכת אקולוגית נרחבת

הודות להיותה בקוד פתוח, PyTorch צברה קהילה עולמית עצומה של משתמשים ותורמים. היא מתגאה במערכת אקולוגית עשירה של ספריות המותאמות למשימות ספציפיות, כגון torchvision למשימות ראייה ממוחשבת, torchaudio למשימות הקשורות לאודיו, torchtext לעיבוד שפה טבעית (NLP) ועוד.

אלמנטים מרכזיים של PyTorch

ל-PyTorch שלושה רכיבים חיוניים המסייעים בפיתוח מהיר ויעיל של מודלים מורכבים של רשתות עצביות:

1. טנזורים

טנזורים הם אבני הבניין הבסיסיות ב-PyTorch, שלעתים קרובות נחשבות כדומות למערכים רב-ממדיים. טנזורים אלה עוזרים למעשה לייצג כל סוג של נתונים, כולל תמונות, אודיו ווידאו בצורה מספרית. טנזורים הם סוג נתונים מרכזי של PyTorch שמאחסן ומטפל בקלטים ובפלטים של מודל, כמו גם בפרמטרים של המודל. הם טובים יותר במינוף יכולות GPU לחישובים מהירים יותר.

2. מודולים

הודות לשפע המודולים של PyTorch, מפתחים יכולים לבנות במהירות מודלים של למידה עמוקה עם כמה שורות קוד בלבד, מבלי להתאמץ לבנות אותם באופן ידני. מודולים כמו nn ו-optim מספקים דרך מובנית להגדרת הארכיטקטורה של רשתות עצביות, כמו גם אלגוריתמי אופטימיזציה שונים שעשויים להיות שימושיים בעת אימון מודלים. ישנו גם מודול autograd שמפשט מאוד את אימון הרשתות העצביות באמצעות תהליך של backpropagation.

3.גרפי חישוב דינמיים

מודלים של למידה עמוקה מיוצגים ב-PyTorch כגרפי חישוב דינמיים (DCGs). שלא כמו גרפים סטטיים שנבנו מראש, מבנה הרשת הנוירונים נבנה ומשתנה תוך כדי תנועה בזמן שאתה מפעיל את הקוד שלך ב-DCGs. זה שימושי במיוחד ליישום מודלים מורכבים ועבור אלו שצריכים להתאים את הארכיטקטורה שלהם על סמך קלט. DCGs גם מפשטים ניפוי שגיאות מכיוון שהם מאפשרים למפתחים לבדוק את המודל במהלך הביצוע.

מקרי שימוש ב-PyTorch

יתרונותיו הרבים המסייעים להאיץ את פיתוח המודל והדרכתו, הופכים את PyTorch למסגרת למידה עמוקה פופולרית בקרב מפתחי בינה מלאכותית עבור מגוון רחב של משימות.

"PyTorch ו-TensorFlow הן שתיים ממסגרתות הלמידה העמוקה הפופולריות ביותר, שתיהן בשימוש נרחב לבנייה והדרכת מודלים של למידת מכונה", אומר ג'אד ח'ליף, מנהל הנדסת מכירות, המזרח התיכון וטורקיה ב-Dataiku. "בעוד שיש להם קווי דמיון רבים, הם נבדלים באופן משמעותי בפילוסופיית העיצוב, השימושיות והמערכת האקולוגית."

כאלייף סבור ש-PyTorch מועדף בקהילה האקדמית בשל פשטותו וגמישותו. הוא גם מאמין שהגרף הדינמי שלו מקל על יצירת אבות טיפוס וניסויים במודלים.

NLP הוא אחד התחומים שבהם PyTorch נמצא בשימוש נרחב. הספרייה משמשת לעתים קרובות לפיתוח מודלים לתרגום מכונה, ניתוח סנטימנטים, וזיהוי וסינתזה קוליים. למעשה, מפתחי בינה מלאכותית רבים רואים ב-PyTorch את הכלי המועדף למשימות NLP רבות, במיוחד אלו הדורשות אימון מודלים מורכבים של רשתות עצביות על כמויות גדולות של נתונים טקסטואליים.

לאחר מכן, יש את היתרון של האצת GPU שעזר ל-PyTorch למצב את עצמו כבחירה מובילה עבור יישומי ראייה ממוחשבת מורכבים. מפתחים משתמשים בספרייה באופן פופולרי כדי לעבד ולסווג תמונות וסרטונים, לזהות אובייקטים בזמן אמת ועוד.

היא משמשת לעתים קרובות גם למשימות למידה מחוזקת כדי לסייע בבניית מודלים שיכולים ללמוד מאינטראקציה עם הסביבה ולקבל החלטות על סמך תגמולים ועונשים. זה הופך את PyTorch לשימושי עבור יישומים כמו רובוטיקה ונהיגה אוטונומית שבהם המודל יכול ללמוד להגיב לסביבתו.

• אלה הם בוני אתרים הטובים ביותר בתחום הבינה המלאכותית.

מקרי שימוש של PyTorch

היתרונות הרבים שלה, המסייעים להאיץ את פיתוח והדרכת המודלים, הופכים את PyTorch למסגרת למידה עמוקה פופולרית בקרב מפתחי בינה מלאכותית למגוון רחב של משימות.

"PyTorch ו-TensorFlow הן שתיים ממסגרתות הלמידה העמוקה הפופולריות ביותר, שתיהן בשימוש נרחב לבנייה והדרכת מודלים של למידת מכונה", אומר ג'אד ח'לייף, מנהל הנדסת מכירות, המזרח התיכון וטורקיה ב-Dataiku. "בעוד שיש להן קווי דמיון רבים, הן נבדלות באופן משמעותי בפילוסופיית העיצוב, השימושיות והמערכת האקולוגית."

ח'לייף סבור ש-PyTorch עדיפה בקהילה האקדמית בשל פשטותה וגמישותה. הוא גם מאמין שהגרף הדינמי שלה מקל על יצירת אב טיפוס וניסויים במודלים.

NLP הוא אחד התחומים שבהם PyTorch נמצא בשימוש נרחב. הספרייה משמשת לעתים קרובות לפיתוח מודלים לתרגום מכונה, ניתוח סנטימנטים, וזיהוי וסינתזה קוליים. למעשה, מפתחי בינה מלאכותית רבים רואים ב-PyTorch את הכלי המועדף עבור משימות NLP רבות, במיוחד אלו הדורשות אימון מודלים מורכבים של רשתות עצביות על כמויות גדולות של נתונים טקסטואליים.

ישנו גם יתרון האצת ה-GPU שלו שעזר ל-PyTorch למצב את עצמו כבחירה מובילה עבור יישומי ראייה ממוחשבת מורכבים. מפתחים משתמשים בספרייה באופן פופולרי כדי לעבד ולסווג תמונות וסרטונים, לזהות אובייקטים בזמן אמת ועוד.

היא משמשת לעתים קרובות גם למשימות למידה מחוזקת כדי לסייע בבניית מודלים שיכולים ללמוד מאינטראקציה עם הסביבה ולקבל החלטות המבוססות על תגמולים ועונשים. זה הופך את PyTorch לשימושי עבור יישומים כמו רובוטיקה ונהיגה אוטונומית שבהם המודל יכול ללמוד להגיב לסביבתו.

• אלה הם בוני אתרי ה-AI הטובים ביותר.

מקרי שימוש של PyTorch

היתרונות הרבים שלה, המסייעים להאיץ את פיתוח והדרכת המודלים, הופכים את PyTorch למסגרת למידה עמוקה פופולרית בקרב מפתחי בינה מלאכותית למגוון רחב של משימות.

"PyTorch ו-TensorFlow הן שתיים ממסגרתות הלמידה העמוקה הפופולריות ביותר, שתיהן בשימוש נרחב לבנייה והדרכת מודלים של למידת מכונה", אומר ג'אד ח'לייף, מנהל הנדסת מכירות, המזרח התיכון וטורקיה ב-Dataiku. "בעוד שיש להן קווי דמיון רבים, הן נבדלות באופן משמעותי בפילוסופיית העיצוב, השימושיות והמערכת האקולוגית."

ח'לייף סבור ש-PyTorch עדיפה בקהילה האקדמית בשל פשטותה וגמישותה. הוא גם מאמין שהגרף הדינמי שלה מקל על יצירת אב טיפוס וניסויים במודלים.

NLP הוא אחד התחומים שבהם PyTorch נמצא בשימוש נרחב. הספרייה משמשת לעתים קרובות לפיתוח מודלים לתרגום מכונה, ניתוח סנטימנטים, וזיהוי וסינתזה קוליים. למעשה, מפתחי בינה מלאכותית רבים רואים ב-PyTorch את הכלי המועדף עבור משימות NLP רבות, במיוחד אלו הדורשות אימון מודלים מורכבים של רשתות עצביות על כמויות גדולות של נתונים טקסטואליים.

ישנו גם יתרון האצת ה-GPU שלו שעזר ל-PyTorch למצב את עצמו כבחירה מובילה עבור יישומי ראייה ממוחשבת מורכבים. מפתחים משתמשים בספרייה באופן פופולרי כדי לעבד ולסווג תמונות וסרטונים, לזהות אובייקטים בזמן אמת ועוד.

היא משמשת לעתים קרובות גם למשימות למידה מחוזקת כדי לסייע בבניית מודלים שיכולים ללמוד מאינטראקציה עם הסביבה ולקבל החלטות המבוססות על תגמולים ועונשים. זה הופך את PyTorch לשימושי עבור יישומים כמו רובוטיקה ונהיגה אוטונומית שבהם המודל יכול ללמוד להגיב לסביבתו.

• אלה הם בוני אתרי ה-AI הטובים ביותר.

מפתחי בינה מלאכותית רבים רואים ב-PyTorch את הכלי המועדף עבור משימות NLP רבות, במיוחד אלו הדורשות אימון מודלים מורכבים של רשתות עצביות על כמויות גדולות של נתונים טקסטואליים.

ישנו גם יתרון האצת ה-GPU שלו שעזר ל-PyTorch למצב את עצמו כבחירה מובילה עבור יישומי ראייה ממוחשבת מורכבים. מפתחים משתמשים בספרייה באופן פופולרי כדי לעבד ולסווג תמונות וסרטונים, לזהות אובייקטים בזמן אמת ועוד.

היא משמשת לעתים קרובות גם למשימות למידה מחוזקת כדי לסייע בבניית מודלים שיכולים ללמוד מאינטראקציה עם הסביבה ולקבל החלטות המבוססות על תגמולים ועונשים. זה הופך את PyTorch לשימושי עבור יישומים כמו רובוטיקה ונהיגה אוטונומית שבהם המודל יכול ללמוד להגיב לסביבתו.

• אלה הם בוני אתרי ה-AI הטובים ביותר.

מפתחי בינה מלאכותית רבים רואים ב-PyTorch את הכלי המועדף עבור משימות NLP רבות, במיוחד אלו הדורשות אימון מודלים מורכבים של רשתות עצביות על כמויות גדולות של נתונים טקסטואליים.

ישנו גם יתרון האצת ה-GPU שלו שעזר ל-PyTorch למצב את עצמו כבחירה מובילה עבור יישומי ראייה ממוחשבת מורכבים. מפתחים משתמשים בספרייה באופן פופולרי כדי לעבד ולסווג תמונות וסרטונים, לזהות אובייקטים בזמן אמת ועוד.

היא משמשת לעתים קרובות גם למשימות למידה מחוזקת כדי לסייע בבניית מודלים שיכולים ללמוד מאינטראקציה עם הסביבה ולקבל החלטות המבוססות על תגמולים ועונשים. זה הופך את PyTorch לשימושי עבור יישומים כמו רובוטיקה ונהיגה אוטונומית שבהם המודל יכול ללמוד להגיב לסביבתו.

• אלה הם בוני אתרי ה-AI הטובים ביותר.