کتابخانه py torch چیست؟
پای تورچ کتابخانه است که ماشین یادگیری پایتون است که برای torch کاربرد دارد. پای تورچ محاسبه عملی در حساس پایتون که پردازش پردازنده‌های گرافیکی بهره‌مند می‌شود این کتابخانه دارای ماه‌های مختلف و جامع برای یادگیری عمیق به کار می‌رود که سرعت بالا داشته و انعطاف پذیر است. این کتابخانه دارای دو قابلیت منحصر به فرد دارند که شامل ساخته یک سری شبکه‌های عصبی عمیق که در سیستم اتو گرید است، قابلیت بعدی محاسبات تانسور برای استفاده از توان شتاب پردازنده‌های گرافیکی است. کتابخانه‌های زیادی وجود دارد که کار با یادگیری و هوش مصنوعی را یاد می‌دهد با آن‌ها کار میکنه یکی از کتابخانه‌هایی که توانسته است به سرعت پیشرفت کرده مدل‌های شبکه عصبی را تولید نماید به هم‌چنین ساختار اصلی تانسور را فراهم کرده است که کتابخانه پای تورچ هم‌چنان در حال پیشرفت و سبقت از دیگر رقبای خود است.
کتابخانه py torch چیست؟
یادگیری عمیق یا Deep Learning
زیر مجموعه‌ای از یادگیری ماشین است و دارای الگوریتم‌هایی است که از عملکرد و ساختار مغز و شبکه‌های عصبی که به صورت مصنوعی هستند، ایده گرفته‌اند از یادگیری عمیق جاهایی استفاده می‌شود که انسان فعالیت می‌کند و با استفاده از آن می‌توان برای حل مسائل و انجام کارها جایگزین افراد شده و بدون نیاز به نیروی انسانی آن را حل و انجام نمایند که برای حل کردن مسائل و انجام مشکلات بجای مغز انسان از کامپیوتر و هوش مصنوعی استفاده کرده‌اند. پای تورچ یک کتابخانه‌ی اوپن سورس است که به زبان برنامه نویسی lua توسعه یافته است.
دلیل استفاده از py torch
پای تورچ این امکان را به کاربران می‌دهد تا بتوانند گراف‌ها را به صورت پویا فراهم نمایند هم‌چنین پای تورچ ابزارها و قابلیت‌های خوبی را برای کاربران خود فراهم نموده است تا بتواند نسبت به کارهایی که به آن نسبت می‌دهند انعطاف پذیر بوده و کارها را با سرعت بیش‌تری به پایان برساند.
ماژول nn در کتابخانه‌ی py torch
با استفاده از این ماژول شما می‌توانید شبکه‌های عصبی بسازید هم‌چنین برای این که بتواند مدل‌ها و یا مشتق گیری‌ها را انجام دهد باید به autograd توجه نماید زیرا این کار به آن بستگی دارد که شبکه‌ی عصبی دارای یک سری پارامترهایی است تا آن‌ها ازجاع داده شود که شامل:
- مجموعه‌ی داده‌هایی که از ورودی تکرار می‌شوند.
- ورودی‌هایی که از طریق شبکع پردازش می‌شوند.
- نتایجی که پیش بینی شده است با مقدار‌های واقعی و خطا‌ها مقایسه خواهد شد.
- با استفاده از قاعده‌ی به روز شدع وزن شبکه به روز رسانی خواهد شد.
بسته‌های optim در py torch
برای یک بسته‌ی بهینه ساز تعریف می‌شوند که با استفاده از آن می‌توان وزن‌ها را به روز رسانی نمایند هم‌چنین یا استفاده از آن می‌توانید الگوریتم‌های بهینه ساز را ایجاد نماید که بهترین آن در زمینه‌ی ساخت بهینه ساز adam است که در بین دیگر الگوریتم‌ها محبوب واقع شده است.
تفاوت تنسورفلو با پای تورچ
هر دوی آن‌ها در زمینه‌ی ساخت شبکه عصبی کاربرد دارند که هر کدام شامل ویژگی‌های خاص خود هستند که این سوال پیش می‌آید کدامیک از این‌ها می‌تواند کاربرد بیش‌تری داشته و بتواند بهتر به نیاز‌هایمان پاسخ داده و آن‌ها را حل نماید.
باید گفت هر دو یک مراحل مشترک دارند تا بتوانید آن را جهت ساخت شبکه عصبی از آن بهرمند شوید هم‌چنین مهم نیست کدام را شروع می‌کنید مهم آن است که بتوانید مراحل را پیش رفته و خوب عمل نمایید این مراحل شامل:
- شما با استفاده از آن کتابخانه‌ی مورد نیازتان را وارد نمایید.
- داده‌ها را پردازش و بارگذاری نمایید.
- مدل‌ها را تعریف کنید.
- مدل‌ها را آموزش دهید.
- و هم‌چنین مدل‌ها را ارزیابی نمایید.
این مراحل مشابه هستند که اگر چهارچوب آن را یاد بگیرید می‌توانید مدل شبکه عصبی خوبی را بسازید.
تحقیق یا تولید
اگر بخواهید مدل شبکه عصبی‌ای که ساختید را به مرحله‌ی تولید و یا اجرا برسانید باید تحقیق نمایید زیرا رویکرد‌های مختلفی دارند برای مثال تنسورفلو کتابخانه‌ای است که بسیار قوی و کارآمد است که از ویژگی‌های خاصی از جمله بصری و طیف کثیری در ارتباط با گزینه‌ها است که باعث می‌شود عملکرد آن مدل بهتر شده و توسعه یابد و هم‌چنین گزینه‌هایی برای حمایت خودکار از پلتفرم‌های مختلف را دارا است اما پای تورچ چهارچوب نو پایی دارد که دارند بر روی آن تحقیقات لازم را انجام می‌دهند تا بتوانند بهترین‌ها را ارائه دهند اما به طور کلی پای تورچ دارای انعطاف پزیری بالاتری نسبت به تنسورفلو دارد و می‌توان راحت‌تر آن را کنترل نمود. هنوز هم تنسورفلو بیش‌تر از پاری تورچ محبوبیت دارد اما این امار در حال کم شدن است اما بطور کل در بسیاری از مقالات و کنفرانس‌ها پای تورچ از تنسورفلو پیشی گرفته است.
تجربه‌ی کار خود با این کتابخانه را در بخش نظرات همین نوشته بنویسید.