PyTorch — відкрита бібліотека машинного навчання на основі бібліотеки Torch, що застосовується для задач комп'ютерного бачення та обробки природної мови. Розробляє її переважно група дослідження штучного інтелекту компанії Facebook. Вона є вільним та відкритим програмним забезпеченням, що випускають під ліцензією Modified BSD. І хоча інтерфейс Python є більш відшліфованим, і головним зосередженням розробки, PyTorch також має зовнішній інтерфейс і для C++. Крім того, програмне забезпечення ймовірнісної мови програмування Pyro компанії Uber використовує PyTorch як внутрішній інтерфейс.
PyTorch забезпечує дві високорівневі функціональності:
- Тензорні обчислення (як NumPy) із сильним прискоренням через графічні процесори (ГП)
- Глибокі нейронні мережі, побудовані на системі автоматичного диференціювання на основі плівки
Історія
Facebook використовував як PyTorch, так і Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding (Caffe2), але моделі, визначені цими двома системами, були взаємно несумісними. Для перетворювання моделей між системами компаніями Facebook та Microsoft у вересні 2017 року було створено проєкт Open Neural Network Exchange (ONNX). Наприкінці березня 2018 року Caffe2 було влито до PyTorch.
Тензори PyTorch
Модулі
Модуль autograd
PyTorch використовує метод, званий автоматичним диференціюванням. Записувач записує, які дії було виконано, а потім програє їх назад, щоби обчислити градієнти. Цей метод є особливо потужним при будуванні нейронних мереж, щоби заощаджувати час на одній епосі, обчислюючи диференціювання параметрів на прямому проході.
Модуль optim
torch.optim — це модуль, що втілює різноманітні алгоритми оптимізації, які використовують для будування нейронних мереж. Більшість широко вживаних методів вже підтримувано, тож потреби будувати їх з нуля немає.
Модуль nn
autograd PyTorch дозволяє легко визначати обчислювальні графи та брати градієнти, але autograd в чистому вигляді може бути дещо занадто низькорівневим для визначення складних нейронних мереж. Саме тут може допомагати модуль nn.
