PyTorch é atualmente uma das principais estruturas de aprendizado profundo. Tem uma ecologia madura, um grande número de códigos-fonte abertos e os modelos mais recentes. Seja em pesquisa acadêmica ou engenharia, PyTorch é a escolha principal. Ao mesmo tempo, PyTorch é mais fácil de aprender do que outras estruturas de aprendizado profundo e também é uma boa escolha para iniciantes.
Este curso combina algoritmos, modelos e conhecimento teórico básico de forma orgânica, combinados com vários projetos práticos de CV e PNL diferentes, para ajudar todos a dominar o conhecimento básico e o uso da estrutura PyTorch e aprender a usar a estrutura PyTorch para resolver problemas práticos. Com este curso, você pode começar de forma rápida e tranquila no campo de aprendizado profundo e, inicialmente, dominar as principais habilidades para resolver os problemas básicos do aprendizado profundo.
PyTorch é uma biblioteca Python que muito provavelmente mudará as perspectivas do aprendizado profundo. Tentei usar o PyTorch por algumas semanas e fiquei chocado com sua facilidade de uso. Entre as várias bibliotecas de aprendizado profundo que usei, o PyTorch é a mais flexível e fácil de dominar.
Visão geral da
PyTorch Os fundadores da PyTorch disseram que uma de suas diretrizes criativas - eles querem ser uma prioridade. Isso significa que podemos realizar cálculos imediatamente. Isso está exatamente de acordo com o método de programação Python, você não precisa completar todo o código para executar, você pode facilmente executar parte do código e verificá-lo em tempo real. É muito bom usá-lo como um depurador de rede neural.
PyTorch é uma biblioteca baseada em Python usada para fornecer uma plataforma flexível de desenvolvimento de aprendizado profundo. O fluxo de trabalho do PyTorch é muito próximo à biblioteca-numpy de computação científica do Python.
Agora você pode perguntar, por que usamos o PyTorch para construir modelos de aprendizado profundo? Posso listar três coisas que ajudam a responder:
· API fácil de usar - é tão simples quanto Python.
Suporte a Python - conforme mencionado acima, o PyTorch pode ser integrado facilmente com a pilha de ciência de dados Python. É muito parecido com entorpecido e você nem consegue notar a diferença.
· Gráficos de cálculo dinâmico - em vez de gráficos predefinidos com funções específicas, o PyTorch nos fornece uma estrutura para que os gráficos de cálculo possam ser construídos em tempo de execução e até mesmo alterados em tempo de execução. Isso é muito valioso sem saber quanta memória é necessária para criar uma rede neural.
Algumas outras vantagens do PyTorch incluem: suporte multi-gpu, carregadores de dados personalizados e pré-processadores simplificados.
Desde o seu lançamento em janeiro de 2016, muitos pesquisadores têm usado como uma biblioteca "go-to" porque pode facilmente construir novos e até mesmo gráficos extremamente complexos. Dito isso, o PyTorch não foi adotado pela maioria dos profissionais de ciência de dados por algum tempo porque é novo e está em um estado "em construção".