PyTorch es actualmente uno de los marcos principales para el aprendizaje profundo. Tiene una ecología madura, una gran cantidad de códigos fuente abiertos y los últimos modelos. Ya sea en investigación académica o ingeniería, PyTorch es la opción principal. Al mismo tiempo, PyTorch es más fácil de aprender que otros marcos de aprendizaje profundo y también es una buena opción para que los principiantes comiencen.
Este curso combina orgánicamente algoritmos, modelos y conocimientos teóricos básicos, combinados con múltiples proyectos prácticos de CV y PNL diferentes, para ayudar a todos a dominar el conocimiento básico y el uso del marco de PyTorch, y aprender a usar el marco de PyTorch para resolver problemas prácticos. A través de este curso, puede comenzar de manera rápida y fluida en el campo del aprendizaje profundo e inicialmente dominar las habilidades clave para resolver los problemas básicos del aprendizaje profundo.
PyTorch es una biblioteca de Python que es muy probable que cambie las perspectivas del aprendizaje profundo. Intenté usar PyTorch durante algunas semanas y me sorprendió su facilidad de uso. Entre las diversas bibliotecas de aprendizaje profundo que he usado, PyTorch es la más flexible y fácil de dominar.
Descripción general de
PyTorch Los fundadores de PyTorch dijeron que una de sus pautas creativas es que quieren ser una prioridad. Esto significa que podemos realizar cálculos de inmediato. Esto está exactamente en línea con el método de programación de Python, no necesita completar todo el código para ejecutarlo, puede ejecutar fácilmente parte del código y verificarlo en tiempo real. Es muy feliz para mí usarlo como depurador de redes neuronales.
PyTorch es una biblioteca basada en Python que se utiliza para proporcionar una plataforma de desarrollo de aprendizaje profundo flexible. El flujo de trabajo de PyTorch está muy cerca de la biblioteca de computación científica de Python.
Ahora puede preguntar, ¿por qué usamos PyTorch para construir modelos de aprendizaje profundo? Puedo enumerar tres cosas que ayudan a responder:
· API fácil de usar: es tan simple como Python.
Compatibilidad con Python: como se mencionó anteriormente, PyTorch se puede integrar sin problemas con la pila de ciencia de datos de Python. Es muy similar a numpy y ni siquiera puedes notar la diferencia.
· Gráficos de cálculo dinámico: en lugar de gráficos predefinidos con funciones específicas, PyTorch nos proporciona un marco para que los gráficos de cálculo se puedan construir en tiempo de ejecución e incluso cambiar en tiempo de ejecución. Esto es muy valioso sin saber cuánta memoria se necesita para crear una red neuronal.
Algunas otras ventajas de PyTorch incluyen: compatibilidad con múltiples gpu, cargadores de datos personalizados y preprocesadores simplificados.
Desde su lanzamiento en enero de 2016, muchos investigadores lo han utilizado como una biblioteca "de referencia" porque puede crear fácilmente gráficos novedosos e incluso extremadamente complejos. Dicho esto, PyTorch no ha sido adoptado por la mayoría de los profesionales de la ciencia de datos durante algún tiempo porque es nuevo y está en un estado "en construcción".