PyTorch
PyTorch est une bibliothèque d'apprentissage automatique open-source pour Python qui fournit des calculs de tenseurs avec accélération GPU et un graphe de calcul dynamique.
Visiter le site web
https://pytorch.org/
Informations sur le produit
Mis à jour :09/09/2024
Qu'est-ce que PyTorch
PyTorch est un framework d'apprentissage automatique open-source populaire développé par le laboratoire de recherche en IA de Facebook. Il est conçu pour les applications d'apprentissage profond et d'intelligence artificielle, offrant une interface flexible et intuitive pour construire et entraîner des réseaux de neurones. PyTorch est connu pour sa facilité d'utilisation, ses graphes de calcul dynamiques et ses fortes capacités d'accélération GPU. Il est rapidement devenu l'un des outils les plus largement adoptés tant dans la recherche que dans l'industrie pour des tâches telles que la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel, et plus encore.
Principales fonctionnalités de PyTorch
PyTorch est une bibliothèque d'apprentissage automatique open-source qui fournit des calculs tensoriels avec une forte accélération GPU, des réseaux neuronaux dynamiques et une intégration profonde avec Python. Elle offre un écosystème flexible pour construire et déployer des modèles d'IA, avec des fonctionnalités telles que l'exécution immédiate, l'entraînement distribué, des outils de déploiement en production robustes et un support étendu des plateformes cloud.
Graphes de calcul dynamiques: Permet la définition et la modification dynamiques des architectures de réseaux neuronaux pendant l'exécution, offrant une plus grande flexibilité pour des modèles complexes.
Intégration Python native: S'intègre parfaitement à la pile de science des données de Python, permettant aux utilisateurs de tirer parti d'outils et de bibliothèques familiers dans leurs flux de travail.
Entraînement distribué: Prend en charge l'entraînement distribué évolutif sur plusieurs GPU et machines, permettant un entraînement efficace de grands modèles sur de grands ensembles de données.
TorchScript et TorchServe: Fournit des outils pour optimiser les modèles pour le déploiement en production, y compris une représentation intermédiaire basée sur des graphes et une infrastructure de service.
Écosystème étendu: Offre un ensemble riche d'outils, de bibliothèques et de frameworks qui étendent les capacités de PyTorch pour divers domaines comme la vision par ordinateur et le traitement du langage naturel.
Cas d'utilisation de PyTorch
Vision par ordinateur: Création et entraînement de modèles avancés de reconnaissance d'images, de détection d'objets et de segmentation pour des applications dans les véhicules autonomes, l'imagerie médicale, et plus encore.
Traitement du langage naturel: Développement de modèles linguistiques à la pointe de la technologie, de systèmes de traduction automatique et d'IA conversationnelle en utilisant les architectures de réseaux neuronaux flexibles de PyTorch.
Calcul scientifique: Exploitation des capacités de calcul numérique de PyTorch et de l'accélération GPU pour des simulations, l'analyse de données et la modélisation en physique, chimie et d'autres domaines scientifiques.
Systèmes de recommandation: Création de moteurs de recommandation personnalisés pour le commerce électronique, les plateformes de contenu et les réseaux sociaux en utilisant les capacités d'apprentissage profond de PyTorch.
Avantages
API intuitive et pythonique facilitant l'apprentissage et l'utilisation
Graphes de calcul dynamiques permettant des architectures de modèles flexibles
Forte communauté de soutien et écosystème étendu d'outils et de bibliothèques
Excellentes performances et capacités d'accélération GPU
Inconvénients
Courbe d'apprentissage légèrement plus raide par rapport à certains autres frameworks pour les débutants
Écosystème plus petit par rapport à TensorFlow, bien que croissant rapidement
Peut être plus gourmand en mémoire que les frameworks à graphes statiques dans certains cas
Comment utiliser PyTorch
Installer PyTorch: Sélectionnez vos préférences et exécutez la commande d'installation depuis pytorch.org. Par exemple, en utilisant conda : 'conda install pytorch torchvision -c pytorch'
Importer PyTorch: Dans votre script Python, importez PyTorch : 'import torch'
Créer des tenseurs: Créez des tenseurs PyTorch pour stocker et manipuler des données : 'x = torch.tensor([1, 2, 3])'
Construire un réseau de neurones: Définissez l'architecture de votre réseau de neurones en utilisant les modules torch.nn
Préparer les données: Chargez et prétraitez votre ensemble de données, généralement en utilisant torch.utils.data
Entraîner le modèle: Implémentez la boucle d'entraînement - passage avant, calcul de la perte, rétropropagation et optimisation
Évaluer le modèle: Testez votre modèle entraîné sur des données de validation/test pour évaluer les performances
Sauvegarder et charger le modèle: Sauvegardez votre modèle entraîné en utilisant torch.save() et chargez-le plus tard avec torch.load()
Déployer le modèle: Utilisez TorchScript ou TorchServe pour déployer votre modèle pour un usage en production
FAQ de PyTorch
PyTorch est une bibliothèque d'apprentissage automatique open-source développée par le laboratoire de recherche en IA de Facebook. C'est une bibliothèque de tenseurs optimisée pour l'apprentissage profond utilisant des GPU et des CPU.
Publications officielles
Chargement...
Articles populaires
Kling AI 1.5 lancé avec la fonctionnalité Motion Brush et des vidéos HD 1080p
Sep 19, 2024
La startup d'IA Fal.ai obtient 23 millions de dollars pour des modèles d'IA générant des médias
Sep 19, 2024
Apple Intelligence étend son support linguistique en 2025
Sep 19, 2024
YouTube Shorts intègre Veo de Google pour une génération vidéo avancée
Sep 19, 2024
Analyses du site web de PyTorch
Trafic et classements de PyTorch
3M
Visites mensuelles
#24120
Classement mondial
#412
Classement par catégorie
Tendances du trafic : Jun 2024-Aug 2024
Aperçu des utilisateurs de PyTorch
00:03:54
Durée moyenne de visite
2.98
Pages par visite
48.38%
Taux de rebond des utilisateurs
Principales régions de PyTorch
US: 21.14%
CN: 16.65%
IN: 6.44%
HK: 5.48%
KR: 4.28%
Others: 46.01%
Derniers outils d'IA similaires à PyTorch
eMACH.ai
eMACH.ai est une plateforme de finance ouverte complète, modulaire et contextuelle qui tire parti des microservices, des API, de la technologie cloud et de l'IA pour simplifier et transformer la technologie bancaire et d'assurance.
Build Club
Build Club est une communauté mondiale et un accélérateur pour les meilleurs ingénieurs, chercheurs et fondateurs d'IA pour se connecter, collaborer et lancer des startups d'IA innovantes.
GitChat by Locale.ai
GitChat par Locale.ai est un assistant de révision de code alimenté par l'IA qui fournit des résumés instantanés, des retours d'information et des capacités de chat pour les demandes de tirage GitHub.
Unifie by Typeless
Unifie par Typeless est un ensemble complet d'outils pour construire des applications React évolutives avec TypeScript, offrant des fonctionnalités telles que des créateurs d'actions, des réducteurs et des épiques avec un minimum de frais de notation de type.
Outils d'IA populaires comme PyTorch
GitHub Copilot Chat
GitHub Copilot Chat est un assistant de codage alimenté par l'IA qui fournit des interactions en langage naturel, des suggestions de code en temps réel et un soutien contextuel directement dans les IDE pris en charge et sur GitHub.com.
HubSpot
HubSpot est une plateforme client tout-en-un alimentée par l'IA qui fournit des logiciels de marketing, de vente, de service, d'opérations et de création de sites web pour aider les entreprises à croître.
Hugging Face
Hugging Face est une plateforme open-source et une communauté qui démocratise l'intelligence artificielle grâce au développement collaboratif de modèles d'apprentissage automatique, d'ensembles de données et d'applications.
Wordware
Wordware est un IDE intuitif pour construire des agents et des applications d'IA en utilisant la programmation en langage naturel, permettant un développement et un déploiement rapides de solutions alimentées par des LLM.