PyTorch
PyTorch — это библиотека машинного обучения с открытым исходным кодом для Python, которая обеспечивает вычисления с тензорами с ускорением GPU и динамический вычислительный граф.
https://pytorch.org/?utm_source=aipure
Информация о продукте
Обновлено:16/12/2024
Тенденции ежемесячного трафика PyTorch
PyTorch получил 2,7 млн посещений с -8,7% падением трафика. Недавний переход на новую платформу сборки wheel manylinux-2.28 и публикация дорожной карты на 2024 год существенно не повлияли на трафик, что позволяет предположить, что эти обновления не были основными факторами пользовательской активности. Конференция PyTorch 2024 в сентябре, на которой были представлены улучшения в PyTorch 2.4 и Llama 3.1, также, похоже, не привела к увеличению трафика.
Что такое PyTorch
PyTorch — популярный фреймворк машинного обучения с открытым исходным кодом, разработанный лабораторией искусственного интеллекта Facebook. Он предназначен для глубокого обучения и приложений искусственного интеллекта, предлагая гибкий и интуитивно понятный интерфейс для создания и обучения нейронных сетей. PyTorch известен своей простотой использования, динамическими вычислительными графами и надежной поддержкой ускорения GPU. Он быстро стал одним из наиболее широко используемых инструментов как в исследованиях, так и в промышленности для таких задач, как компьютерное зрение, обработка естественного языка и другие.
Ключевые особенности PyTorch
PyTorch — это библиотека машинного обучения с открытым исходным кодом, которая предоставляет вычисления с тензорами с мощной ускоренной GPU, динамические нейронные сети и глубокую интеграцию с Python. Она предлагает гибкую экосистему для создания и развертывания моделей искусственного интеллекта с такими функциями, как нетерпеливое выполнение, распределенное обучение, надежные инструменты для развертывания в производстве и обширная поддержка облачных платформ.
Динамические вычислительные графы: Позволяет динамически определять и изменять архитектуры нейронных сетей во время выполнения, обеспечивая большую гибкость для сложных моделей.
Нативная интеграция с Python: Бесшовно интегрируется со стеком научных вычислений Python, позволяя пользователям использовать знакомые инструменты и библиотеки в своих рабочих процессах.
Распределенное обучение: Поддерживает масштабируемое распределенное обучение на нескольких GPU и машинах, обеспечивая эффективное обучение больших моделей на больших наборах данных.
TorchScript и TorchServe: Предоставляет инструменты для оптимизации моделей для развертывания в производстве, включая графовые промежуточные представления и инфраструктуру обслуживания.
Обширная экосистема: Предлагает богатый набор инструментов, библиотек и фреймворков, которые расширяют возможности PyTorch для различных областей, таких как компьютерное зрение и обработка естественного языка.
Варианты использования PyTorch
Компьютерное зрение: Построение и обучение продвинутых моделей распознавания изображений, обнаружения объектов и сегментации для приложений в автономных транспортных средствах, медицинской визуализации и других областях.
Обработка естественного языка: Разработка передовых языковых моделей, систем машинного перевода и диалогового ИИ с использованием гибких архитектур нейронных сетей PyTorch.
Научные вычисления: Использование вычислительных возможностей PyTorch и ускорения GPU для симуляций, анализа данных и моделирования в физике, химии и других научных областях.
Системы рекомендаций: Создание персонализированных механизмов рекомендаций для электронной коммерции, платформ контента и социальных сетей с использованием возможностей глубокого обучения PyTorch.
Преимущества
Интуитивный и питонический API, что делает его легким в изучении и использовании
Динамические вычислительные графы, позволяющие гибкие архитектуры моделей
Сильная поддержка сообщества и обширная экосистема инструментов и библиотек
Отличная производительность и возможности ускорения GPU
Недостатки
Немного более крутая кривая обучения по сравнению с некоторыми другими фреймворками для начинающих
Меньшая экосистема по сравнению с TensorFlow, хотя и быстро растет
В некоторых случаях может быть более требовательным к памяти, чем статические графовые фреймворки
Как использовать PyTorch
Установка PyTorch: Выберите свои предпочтения и запустите команду установки с pytorch.org. Например, используя conda: 'conda install pytorch torchvision -c pytorch'
Импорт PyTorch: В вашем Python-скрипте импортируйте PyTorch: 'import torch'
Создание тензоров: Создайте тензоры PyTorch для хранения и работы с данными: 'x = torch.tensor([1, 2, 3])'
Создание нейронной сети: Определите архитектуру своей нейронной сети с использованием модулей torch.nn
Подготовка данных: Загрузите и предварительно обработайте свой набор данных, обычно используя torch.utils.data
Обучение модели: Реализуйте цикл обучения — прямой проход, вычисление потерь, обратный проход и оптимизация
Оценка модели: Протестируйте обученную модель на валидационных/тестовых данных для оценки производительности
Сохранение и загрузка модели: Сохраните обученную модель с помощью torch.save() и загрузите ее позже с помощью torch.load()
Развертывание модели: Используйте TorchScript или TorchServe для развертывания вашей модели в производственных условиях
Часто задаваемые вопросы о PyTorch
PyTorch — это библиотека машинного обучения с открытым исходным кодом, разработанная лабораторией искусственного интеллекта Facebook. Это оптимизированная библиотека тензоров для глубокого обучения с использованием GPU и CPU.
Официальные сообщения
Загрузка...Похожие статьи
Популярные статьи
Как установить и использовать ComfyUI Desktop: подробное руководство
Jan 3, 2025
PixVerse V3.5 уже здесь!
Dec 30, 2024
OpenAI запускает o3 и o3 Mini: Новая эра в рассуждениях искусственного интеллекта
Dec 30, 2024
Топ 5 ИИ генераторов видео для создания неограниченного количества бесплатных видео в 2025 году
Dec 24, 2024
Аналитика веб-сайта PyTorch
Трафик и рейтинги PyTorch
2.7M
Ежемесячные посещения
#25850
Глобальный рейтинг
#396
Рейтинг категории
Тенденции трафика: Aug 2024-Nov 2024
Анализ пользователей PyTorch
00:03:53
Средняя продолжительность посещения
2.96
Страниц за посещение
47.83%
Показатель отказов
Основные регионы PyTorch
US: 21.97%
CN: 17.3%
IN: 5.31%
HK: 5.11%
KR: 4.62%
Others: 45.7%
Последние ИИ-инструменты, похожие на PyTorch
invoices.dev
invoices.dev - это автоматизированная платформа для выставления счетов, которая генерирует счета напрямую из коммитов Git разработчиков, с возможностями интеграции с GitHub, Slack, Linear и Google-услугами.
Monyble
Monyble — это платформа для создания ИИ без кода, которая позволяет пользователям запускать инструменты и проекты ИИ за 60 секунд без необходимости в технической экспертизе.
Devozy.ai
Devozy.ai — это платформа самообслуживания разработчиков с поддержкой AI, которая объединяет управление проектами в Agile, DevSecOps, управление многооблачной инфраструктурой и управление IT-услугами в единое решение для ускорения доставки программного обеспечения.
Mediatr
MediatR — это популярная открытая библиотека .NET, реализующая паттерн Медиатор для предоставления простой и гибкой обработки запросов/ответов, обработки команд и уведомлений, при этом способствуя снижению связности между компонентами приложения.
Популярные ИИ-инструменты, похожие на PyTorch
GitHub Copilot Chat
GitHub Copilot Chat — это помощник по кодированию на базе искусственного интеллекта, который обеспечивает взаимодействия на естественном языке, реальные предложения кода и контекстную поддержку непосредственно в поддерживаемых IDE и на GitHub.com.
Rememberall
Rememberall - это безопасное, открытое решение для долгосрочной памяти, которое позволяет ИИ-приложениям и моделям GPT поддерживать постоянную память в рамках разговоров через семантический поиск и возможности векторного хранения.
Editor Usage for Cursor
Editor Usage для Cursor — это приложение для панели меню macOS, которое помогает пользователям отслеживать и мониторить использование редактора Cursor по премиальным, обычным и специальным запросам с настраиваемыми предупреждениями и уведомлениями.
Outlier
Outlier — это платформа, которая объединяет экспертов в области для создания передовых генерирующих моделей искусственного интеллекта с помощью гибких удаленных рабочих возможностей.