PyTorch
PyTorch, GPU hızlandırması ile tensör hesaplaması ve dinamik hesaplama grafiği sağlayan Python için açık kaynaklı bir makine öğrenimi kütüphanesidir.
https://pytorch.org/?utm_source=aipure
Ürün Bilgisi
Güncellendi:Dec 16, 2024
PyTorch Aylık Trafik Trendleri
PyTorch 2.7M ziyaret aldı ve trafikte %8.7'lik bir düşüş yaşadı. Son zamanlarda gerçekleşen yeni tekerlek derleme platformu manylinux-2.28'e geçiş ve 2024 yol haritasının yayınlanması, trafiği önemli ölçüde etkilemedi, bu da bu güncellemelerin kullanıcı etkileşiminin temel itici güçleri olmayabileceğini gösteriyor. PyTorch 2.4 ve Llama 3.1'deki gelişmelerin sunulduğu Eylül ayındaki PyTorch Konferansı 2024 de trafiği artırmış görünmüyor.
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 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 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.
Resmi Gönderiler
Yükleniyor...İlgili Makaleler
Popüler Makaleler
ComfyUI Masaüstünü Nasıl Kurulur ve Kullanılır: Kapsamlı Bir Rehber
Jan 3, 2025
OpenAI o3 ve o3 Mini'yi Piyasaya Sürdü: Yapay Zeka Muhakemesinde Yeni Bir Dönem
Dec 30, 2024
2025'te En İyi 5 Ücretsiz Yapay Zeka Görsel Üretici
Dec 26, 2024
Rytr Ücretsiz Kupon Kodları Aralık 2024 ve Nasıl Kullanılır
Dec 25, 2024
PyTorch Web Sitesi Analitiği
PyTorch Trafik ve Sıralamaları
2.7M
Aylık Ziyaretler
#25850
Küresel Sıralama
#396
Kategori Sıralaması
Trafik Trendleri: Aug 2024-Nov 2024
PyTorch Kullanıcı İçgörüleri
00:03:53
Ort. Ziyaret Süresi
2.96
Ziyaret Başına Sayfa Sayısı
47.83%
Kullanıcı Hemen Çıkma Oranı
PyTorch'in En Çok Kullanıldığı Bölgeler
US: 21.97%
CN: 17.3%
IN: 5.31%
HK: 5.11%
KR: 4.62%
Others: 45.7%
PyTorch Benzer En Yeni Yapay Zeka Araçları
invoices.dev
invoices.dev, geliştiricilerin Git commit'lerinden doğrudan fatura oluşturan otomatik bir faturalama platformudur; GitHub, Slack, Linear ve Google hizmetleri için entegrasyon yetenekleri vardır.
Monyble
Monyble, kullanıcıların teknik uzmanlık gerektirmeden 60 saniye içinde AI araçları ve projeleri başlatmalarını sağlayan bir kodsuz AI platformudur.
Devozy.ai
Devozy.ai, Agile proje yönetimi, DevSecOps, çoklu bulut altyapı yönetimi ve BT hizmet yönetimini birleştiren AI destekli bir geliştirici kendi kendine hizmet platformudur ve yazılım teslimatını hızlandırmak için birleşik bir çözüm sunar.
Mediatr
MediatR, uygulama bileşenleri arasında gevşek bağlantıyı teşvik ederken basit ve esnek istek/yanıt işleme, komut işleme ve etkinlik bildirimleri sağlamak için Mediator desenini uygulayan popüler bir açık kaynak .NET kütüphanesidir.
PyTorch Gibi Popüler Yapay Zeka Araçları
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.
Rememberall
Rememberall, AI uygulamalarının ve GPT modellerinin, anlamsal arama ve vektör depolama yetenekleri aracılığıyla konuşmalar arasında kalıcı bellek sürdürmesini sağlayan güvenli, açık kaynaklı bir uzun vadeli bellek çözümüdür.
Editor Usage for Cursor
Kursor için Editör Kullanımı, kullanıcıların premium, normal ve özel talepler üzerinden Kursor editörü kullanımını izlemelerine ve takip etmelerine yardımcı olan, özelleştirilebilir uyarılar ve bildirimler sunan bir macOS menü çubuğu uygulamasıdır.
Outlier
Outlier, konu uzmanlarını bir araya getirerek esnek uzaktan çalışma fırsatları aracılığıyla gelişmiş üretken AI modelleri inşa etmeye yardımcı olan bir platformdur.