Kunstmatige intelligentie en machine learning zijn de afgelopen jaren centraal komen te staan in technologie. Deze technologieën worden nu toegepast in bijna elk gebied, van smartphones tot autonome voertuigen, van gezondheidstechnologie tot financiële systemen. Bij de ontwikkeling van deze systemen zijn er veel belangrijke bibliotheken en hulpprogramma's beschikbaar. Een van de meest opvallende hiervan is ongetwijfeld PyTorch. Wat is PyTorch?
Wat is PyTorch?
PyTorch, ontwikkeld door Facebook AI Research (FAIR) in 2016, is een populaire open-source machine learning bibliotheek die vaak wordt gebruikt in deep learning projecten. Dankzij de diepe integratie met Python is het gebruiksvriendelijk, flexibel in ontwikkeling en gemakkelijk te leren. Dit maakt het zowel in de academische wereld als in de industrie wijdverbreid.
Oorsprong van PyTorch
In een tijd waarin bibliotheken zoals TensorFlow meer "statische" computationele grafieken gebruikten, was het concept van dynamische computationele grafieken dat PyTorch introduceerde revolutionair. Traditioneel werd eerst een computationele grafiek gedefinieerd die vervolgens in een sessie werd uitgevoerd. PyTorch keerde dit proces om. In PyTorch wordt de grafiek tijdens het uitvoeren van berekeningen opgebouwd. Dit biedt de ontwikkelaar meer flexibiliteit en grote voordelen bij experimentele studies.
Bovendien biedt PyTorch een API die werkt zonder de natuurlijke syntaxis van Python te doorbreken, waardoor het voor ontwikkelaars gemakkelijker wordt om zowel code te schrijven als fouten op te sporen. Dit maakt het ideaal voor academische prototyping.
Basiscomponenten van PyTorch
PyTorch is opgebouwd rond enkele kerncomponenten. Deze vormen de infrastructuur die de effectiviteit van de bibliotheek in AI-projecten mogelijk maakt.
• Tensor: Tensores in PyTorch zijn in wezen N-dimensionale arrays. Ze lijken op NumPy-arrays, maar kunnen sneller berekeningen uitvoeren met GPU-ondersteuning.
• Autograd-systeem: Dit is het automatische afgeleiden systeem van PyTorch voor backpropagation. Tijdens de uitvoering wordt de volledige computationele grafiek vastgelegd en kunnen de gradiënten gemakkelijk worden berekend.
• torch.nn-module: Dit wordt gebruikt om lagen en structuren van neurale netwerken in PyTorch te creëren. De modelontwerp wordt vereenvoudigd met vooraf gedefinieerde lagen en functies.
• torch.optim: Bevat optimalisatie-algoritmen die ervoor zorgen dat het PyTorch-model leert. Ondersteunt populaire methoden zoals SGD en Adam.
• DataLoader en Dataset: Wordt gebruikt om grote datasets op te splitsen, in het geheugen te laden, voor te verwerken en de datastroom te beheren.
Toepassingen van PyTorch
PyTorch kan in vrijwel elk gebied waar kunstmatige intelligentie wordt gebruikt worden toegepast. Enkele van deze gebieden zijn:
Beeldverwerking
PyTorch wordt vaak gebruikt voor toepassingen zoals beeldclassificatie, objectherkenning en beeldsegmentatie. Door de ondersteuning van Convolutional Neural Networks (CNN) is PyTorch zeer geschikt voor dit soort toepassingen. Voor meer informatie over beeldverwerking, zie: Wat is Beeldverwerking?
Natuurlijke Taalverwerking (NLP)
Met ondersteuning voor structuren zoals Transformers, RNN en LSTM is PyTorch wijdverbreid in NLP-projecten, zoals machinevertaling, sentimentanalyse en vraag-en-antwoord systemen.
Versterkend Leren
De dynamische grafiek van PyTorch biedt belangrijke voordelen bij het implementeren van versterkende leeralgoritmen die gebaseerd zijn op trial-and-error.
Medische en Wetenschappelijke Toepassingen
In gebieden zoals de analyse van MRI-gegevens, genetische data-classificatie of fysieke simulaties wordt PyTorch intensief gebruikt.
Stappen voor Modelontwikkeling met PyTorch
In een PyTorch-project worden de volgende stappen gevolgd:
1. Gegevens Voorbereiden: Gegevens worden verzameld, schoongemaakt en vormgegeven met behulp van Dataset en DataLoader.
2. Model Definiëren: Een neurale netwerkstructuur wordt opgebouwd met de nn.Module klasse.
3. Verliesfunctie en Optimalisatie: Een geschikte verliesfunctie en optimalisatiemethode worden gekozen om het succes van het model te meten.
4. Training: Het model wordt gedurende een bepaald aantal epochs op de gegevens getraind.
5. Evaluatie: Het succes van het model wordt geanalyseerd met testgegevens.
6. Model Opslaan: Het model wordt opgeslagen met torch.save().
Verbeter de prestaties van PyTorch met PlusClouds
Deep learning-modellen vereisen veel rekenkracht. Het trainen van deze modellen op thuiscomputers kan weken duren. Daarom worden cloud-gebaseerde GPU-servers vaak geprefereerd. Op dit punt biedt PlusClouds een ideale infrastructuur voor PyTorch-ontwikkelaars.
• Met NVIDIA GPU-ondersteunde servers kun je je modeltrainingsduur tot 80% verkorten.
• Met een gebruiksvriendelijk controlepaneel kun je je middelen gemakkelijk beheren.
• Dankzij de kosteneffectieve, flexibele schaalbare infrastructuur kan het zowel voor individuele als voor zakelijke projecten met vertrouwen worden gebruikt.
We raden je aan PlusClouds te ontdekken om tijd en middelen te besparen in je AI-projecten. Voor meer informatie: PlusClouds
Vergelijking tussen PyTorch en TensorFlow
| Kenmerk |
PyTorch |
TensorFlow |
| Computationele Grafiek |
Dynamisch |
Statistisch (met TF2 gemengd) |
| Gebruikerservaring |
Meer Pythonic |
Iets complexer |
| Gemeenschapssteun |
Groeit snel |
Vestigd en uitgebreid |
| Overgang naar Productieomgeving |
Nog in ontwikkeling |
Volwassen en stabiel |
| Documentatie en Hulpbronnen |
Rijk en begrijpelijk |
Meer technisch georiënteerd |
Veelgestelde Vragen (FAQ)
Wat is PyTorch? Is PyTorch helemaal gratis?
Ja, PyTorch is open-source en volledig gratis, inclusief commercieel gebruik.
Is PyTorch geschikt voor beginners?
Zeker. Iedereen met kennis van Python kan zich gemakkelijk aanpassen aan PyTorch.
Wordt PyTorch alleen in Python gebruikt?
PyTorch wordt voornamelijk in Python gebruikt. Er is echter ook een C++ API beschikbaar.
Kan ik PyTorch zonder GPU gebruiken?
Ja, PyTorch werkt ook met CPU, maar de trainingsprocessen kunnen langer duren.
In welke sectoren wordt PyTorch gebruikt?
PyTorch wordt gebruikt in veel gebieden zoals financiën, gezondheidszorg, e-commerce, defensie-industrie, automotive en academische wereld.
Conclusie
PyTorch is een van de belangrijkste pijlers van moderne kunstmatige intelligentie-onderzoek. De flexibele, intuïtieve en gemakkelijk te leren structuur van PyTorch maakt het een favoriete keuze voor zowel beginnende als ervaren ontwikkelaars. Om de beste resultaten te behalen in je deep learning-projecten kun je PyTorch gebruiken en je prestatiebehoeften ondersteunen met de door PlusClouds aangeboden GPU-servers. Voor vergelijkbare artikelen over Wat is PyTorch? kun je kijken op PlusClouds Blogs
