PyTorchは現在、ディープラーニングの主流のフレームワークの1つです。成熟したエコロジー、多数のオープンソースソースコード、最新のモデルを備えています。学術研究や工学の分野では、PyTorchが主流の選択肢です。同時に、PyTorchは他のディープラーニングフレームワークよりも学習が容易であり、初心者が始めるのにも適しています。
このコースでは、アルゴリズム、モデル、および基本的な理論的知識を有機的に組み合わせ、複数の異なるCVおよびNLPの実用的なプロジェクトを組み合わせて、PyTorchフレームワークの基本的な知識と使用法を習得し、PyTorchフレームワークを使用して実際的な問題を解決する方法を学びます。このコースでは、ディープラーニングの分野ですばやくスムーズに開始し、まずディープラーニングの基本的な問題を解決するための主要なスキルを習得できます。
PyTorchは、ディープラーニングの展望を変える可能性が非常に高いPythonライブラリです。PyTorchを数週間使用してみましたが、その使いやすさに衝撃を受けました。使用したさまざまなディープラーニングライブラリの中で、PyTorchは最も柔軟で習得が最も簡単です。
PyTorchの概要PyTorchの創設者は、クリエイティブガイドラインの1つ、つまり優先事項にしたいと述べました。つまり、すぐに計算を実行できます。これは、Pythonプログラミング方法と完全に一致しています。実行するためにすべてのコードを完了する必要はありません。コードの一部を簡単に実行して、リアルタイムで確認できます。ニューラルネットワークデバッガーとして使用できてとてもうれしいです。
PyTorchは、柔軟なディープラーニング開発プラットフォームを提供するために使用されるPythonベースのライブラリです。PyTorchのワークフローは、Pythonの科学計算ライブラリnumpyに非常に近いものです。
では、なぜPyTorchを使用してディープラーニングモデルを構築するのでしょうか。答えに役立つ3つのことを挙げます。
・使いやすいAPI-Pythonと同じくらい簡単です。
Pythonサポート-上記のように、PyTorchはPythonデータサイエンススタックとスムーズに統合できます。これはnumpyと非常によく似ており、違いに気付くことさえできません。
・動的な計算グラフ—特定の機能を持つ事前定義されたグラフの代わりに、PyTorchはフレームワークを提供して、実行時に計算グラフを作成したり、実行時に変更したりすることもできます。これは、ニューラルネットワークを作成するために必要なメモリ量を知らなくても非常に価値があります。
PyTorchのその他の利点には、マルチGPUサポート、カスタムデータローダー、簡素化されたプリプロセッサーなどがあります。
2016年1月のリリース以来、斬新で非常に複雑なグラフィックスも簡単に構築できるため、多くの研究者が「頼りになる」ライブラリとして使用しています。そうは言っても、PyTorchは新しく、「作成中」の状態であるため、しばらくの間ほとんどのデータサイエンスの実践者に採用されていません。