PyTorch

PyTorch היא ספריית למידת מכונה בקוד פתוח המבוססת על ספריית Torch ומשמשת ליישומים כגון ראייה ממוחשבת ועיבוד שפה טבעית. היא פותחה בעיקר על ידי מעבדת FAIR (Facebook's AI Research lab). PyTorch היא תוכנה חופשית בעלת קוד פתוח המפורסמת תחת רישיון BSD Modified. אף על פי שממשק הפייתון הוא המוקד העיקרי שלה, יש לה גם ממשק ++C.

מספר מוצרי תוכנה של למידה עמוקה בנויים על גבי PyTorch, כולל הטייס אוטומטי של טסלהPyro של אובר,  Transformers של Hugging Face, PyTorch Lightning, ו-Catalyst.

PyTorch מספקת שתי תכונות ברמה גבוהה:
 ספרייה לחישובי טנזורים (כמו NumPy) עם האצה חזקה בשימוש עם יחידות עיבוד גרפיות (GPU)
 רשתות עצביות עמוקות הבנויות על מערכת בידול אוטומטי מבוססת סוגים

היסטוריה 
פייסבוק מפעילה גם PyTorch וגם Convolutional Architecture להטמעת תכונות מהירה (Caffe2), אבל מודלים שהוגדרו על ידי שתי המסגרות לא היו תואמים זה לזה. פרויקט Open Neural Network Exchange (ONNX) נוצר על ידי פייסבוק ומיקרוסופט בספטמבר 2017 להמרת מודלים בין מסגרות. Caffe2 מוזג לתוך PyTorch בסוף מרץ 2018.

טנזורים של PyTorch 
PyTorch מגדיר מחלקה בשם Tensor (או torch.Tensor ) לאחסן ולפעול על מערכים מלבניים רב-ממדיים הומוגניים של מספרים. PyTorch Tensors דומים ל-NumPy Arrays, אך ניתן להפעיל אותם גם על Nvidia GPU בעל יכולת CUDA. ספריית PyTorch תומכת בתתי סוגים שונים של Tensors.

מודלים

מודל Autograd 
PyTorch משתמש בשיטה הנקראת בידול אוטומטי. רכיב הקלטה מקליט את הפעולות שביצעו, ולאחר מכן הוא משמיע אותו לאחור כדי לחשב את הגרדיינטים. שיטה זו חזקה במיוחד בעת בניית רשתות עצביות כדי לחסוך זמן ב-epoch אחד על ידי חישוב בידול של הפרמטרים במעבר קדימה.

מודל Optim 
torch.optim הוא מודול שמיישם אלגוריתמי אופטימיזציה שונים המשמשים לבניית רשתות עצביות. רוב השיטות הנפוצות כבר נתמכות, כך שאין צורך לבנות אותן מאפס.

מודל nn 
PyTorch autograd מקל על הגדרת גרפים חישוביים ולקחת מעברי צבע, אבל autograd גולמי יכול להיות ברמה מעט נמוכה מדי להגדרת רשתות עצביות מורכבות. זה המקום שבו nn יכול לעזור.

קישורים חיצוניים

הערות שוליים 

ערכים שבהם תבנית אתר רשמי אינה מתאימה להוספה אוטומטית
למידה עמוקה