PyTorch, GPU hızlandırması ile tensör hesaplaması ve dinamik hesaplama grafiği sağlayan Python için açık kaynaklı bir makine öğrenimi kütüphanesidir.
Sosyal Medya ve E-posta:
Web Sitesini Ziyaret Et
https://pytorch.org/
PyTorch

Ürün Bilgisi

Güncellendi:09/09/2024

PyTorch nedir

PyTorch, Facebook'un AI Araştırma laboratuvarı tarafından geliştirilen popüler bir açık kaynak makine öğrenimi çerçevesidir. Derin öğrenme ve yapay zeka uygulamaları için tasarlanmış olup, sinir ağları oluşturmak ve eğitmek için esnek ve kullanıcı dostu bir arayüz sunar. PyTorch, kullanım kolaylığı, dinamik hesaplama grafikleri ve güçlü GPU hızlandırma yetenekleri ile tanınır. Hem araştırma hem de endüstride, bilgisayarla görme, doğal dil işleme gibi görevler için en yaygın kullanılan araçlardan biri haline gelmiştir.

PyTorch'in Temel Özellikleri

PyTorch, güçlü GPU hızlandırması, dinamik sinir ağları ve Python ile derin entegrasyon sağlayan açık kaynaklı bir makine öğrenimi kütüphanesidir. AI modelleri oluşturmak ve dağıtmak için esnek bir ekosistem sunar; istekli yürütme, dağıtılmış eğitim, sağlam üretim dağıtım araçları ve kapsamlı bulut platformu desteği gibi özellikler içerir.
Dinamik Hesaplama Grafikleri: Çalışma zamanında sinir ağı mimarilerinin dinamik tanımını ve değiştirilmesini sağlar, karmaşık modeller için daha fazla esneklik sunar.
Yerel Python Entegrasyonu: Python'un veri bilimi yığını ile sorunsuz bir şekilde entegre olur, kullanıcıların iş akışlarında tanıdık araçları ve kütüphaneleri kullanmalarını sağlar.
Dağıtılmış Eğitim: Birden fazla GPU ve makine üzerinde ölçeklenebilir dağıtılmış eğitimi destekler, büyük veri setlerinde büyük modellerin verimli bir şekilde eğitilmesini sağlar.
TorchScript ve TorchServe: Grafik tabanlı ara temsil ve hizmet altyapısı dahil olmak üzere, modellerin üretim dağıtımı için optimize edilmesine yönelik araçlar sağlar.
Kapsamlı Ekosistem: Bilgisayarla görme ve doğal dil işleme gibi çeşitli alanlarda PyTorch'un yeteneklerini genişleten zengin bir araç, kütüphane ve çerçeve seti sunar.

PyTorch'in Kullanım Alanları

Bilgisayarla Görme: Otonom araçlar, tıbbi görüntüleme ve daha fazlası için gelişmiş görüntü tanıma, nesne tespiti ve segmentasyon modelleri oluşturma ve eğitme.
Doğal Dil İşleme: PyTorch'un esnek sinir ağı mimarilerini kullanarak en son teknoloji dil modelleri, makine çeviri sistemleri ve konuşma AI geliştirme.
Bilimsel Hesaplama: Fizik, kimya ve diğer bilimsel alanlarda simülasyonlar, veri analizi ve modelleme için PyTorch'un sayısal hesaplama yetenekleri ve GPU hızlandırmasını kullanma.
Öneri Sistemleri: E-ticaret, içerik platformları ve sosyal medya için PyTorch'un derin öğrenme yeteneklerini kullanarak kişiselleştirilmiş öneri motorları oluşturma.

Artıları

Öğrenmesi ve kullanması kolay, sezgisel ve Pythonik API
Esnek model mimarileri sağlayan dinamik hesaplama grafikleri
Güçlü topluluk desteği ve kapsamlı araçlar ve kütüphaneler ekosistemi
Mükemmel performans ve GPU hızlandırma yetenekleri

Eksileri

Yeni başlayanlar için bazı diğer çerçevelere kıyasla biraz daha dik bir öğrenme eğrisi
TensorFlow'a kıyasla daha küçük bir ekosistem, ancak hızla büyüyor
Bazı durumlarda statik grafik çerçevelerine göre daha fazla bellek tüketebilir

PyTorch Nasıl Kullanılır

PyTorch'u Kurun: Tercihlerinizi seçin ve pytorch.org'dan kurulum komutunu çalıştırın. Örneğin, conda kullanarak: 'conda install pytorch torchvision -c pytorch'
PyTorch'u İçe Aktarın: Python betiğinizde, PyTorch'u içe aktarın: 'import torch'
Tensörler Oluşturun: Verileri depolamak ve üzerinde işlem yapmak için PyTorch tensörleri oluşturun: 'x = torch.tensor([1, 2, 3])'
Bir Sinir Ağı Oluşturun: torch.nn modüllerini kullanarak sinir ağı mimarinizi tanımlayın
Verileri Hazırlayın: Veri setinizi yükleyin ve ön işleme tabi tutun, genellikle torch.utils.data kullanarak
Modeli Eğitin: Eğitim döngüsünü uygulayın - ileri geçiş, kayıp hesaplama, geri yayılım ve optimizasyon
Modeli Değerlendirin: Eğitilmiş modelinizi performansı değerlendirmek için doğrulama/test verileri üzerinde test edin
Modeli Kaydedin ve Yükleyin: Eğitilmiş modelinizi torch.save() kullanarak kaydedin ve daha sonra torch.load() ile yükleyin
Modeli Dağıtın: Üretim kullanımı için modelinizi dağıtmak üzere TorchScript veya TorchServe kullanın

PyTorch SSS

PyTorch, Facebook'un AI Araştırma laboratuvarı tarafından geliştirilen açık kaynaklı bir makine öğrenimi kütüphanesidir. GPU'lar ve CPU'lar kullanarak derin öğrenme için optimize edilmiş bir tensör kütüphanesidir.

PyTorch Web Sitesi Analitiği

PyTorch Trafik ve Sıralamaları
3M
Aylık Ziyaretler
#24120
Küresel Sıralama
#412
Kategori Sıralaması
Trafik Trendleri: Jun 2024-Aug 2024
PyTorch Kullanıcı İçgörüleri
00:03:54
Ort. Ziyaret Süresi
2.98
Ziyaret Başına Sayfa Sayısı
48.38%
Kullanıcı Hemen Çıkma Oranı
PyTorch'in En Çok Kullanıldığı Bölgeler
  1. US: 21.14%

  2. CN: 16.65%

  3. IN: 6.44%

  4. HK: 5.48%

  5. KR: 4.28%

  6. Others: 46.01%

PyTorch Benzer En Yeni Yapay Zeka Araçları

eMACH.ai
eMACH.ai
eMACH.ai, bankacılık ve sigorta teknolojisini basitleştirmek ve dönüştürmek için mikro hizmetler, API'ler, bulut teknolojisi ve AI'dan yararlanan kapsamlı, bileşenli ve bağlamsal bir açık finans platformudur.
Build Club
Build Club
Build Club, en iyi AI mühendisleri, araştırmacıları ve kurucularının bağlantı kurması, işbirliği yapması ve yenilikçi AI startup'ları başlatması için küresel bir topluluk ve hızlandırıcıdır.
GitChat by Locale.ai
GitChat by Locale.ai
Locale.ai tarafından geliştirilen GitChat, GitHub çekme istekleri için anlık özetler, geri bildirim ve sohbet yetenekleri sunan AI destekli bir kod inceleme asistanıdır.
Unifie by Typeless
Unifie by Typeless
Unifie by Typeless, tür anotasyonu yükü en az düzeyde tutarak eylem oluşturucular, azaltıcılar ve epikler gibi özellikler sunan TypeScript ile ölçeklenebilir React uygulamaları oluşturmak için kapsamlı bir araç setidir.

PyTorch Gibi Popüler Yapay Zeka Araçları

GitHub Copilot Chat
GitHub Copilot Chat
GitHub Copilot Chat, desteklenen IDE'ler ve GitHub.com içinde doğal dil etkileşimleri, gerçek zamanlı kod önerileri ve bağlamsal destek sağlayan AI destekli bir kodlama asistanıdır.
HubSpot
HubSpot
HubSpot, işletmelerin büyümesine yardımcı olmak için pazarlama, satış, hizmet, operasyonlar ve web sitesi oluşturma yazılımları sunan hepsi bir arada AI destekli bir müşteri platformudur.
Hugging Face
Hugging Face
Hugging Face, makine öğrenimi modellerinin, veri setlerinin ve uygulamalarının işbirlikçi geliştirilmesi yoluyla yapay zekayı demokratikleştiren açık kaynaklı bir platform ve topluluktur.
Wordware
Wordware
Wordware, doğal dil programlaması kullanarak AI ajanları ve uygulamaları oluşturmak için sezgisel bir IDE'dir ve LLM destekli çözümlerin hızlı geliştirilmesini ve dağıtımını sağlar.