Pytorch는 오픈 소스 머신 러닝 라이브러리입니다. 광범위한 작업에 사용될 수 있지만 컴퓨터 비전 및 자연어 처리와 같은 딥 러닝 작업의 교육 및 추론에 특히 도움이됩니다.
Pytorch의 인기에 대한 주된 이유 중 하나는 인공 지능 (AI)에 도움이되기 때문입니다. 개발자는 기계 학습 모델을 빠르게 프로토 타입하고 디버그합니다.
Pytorch는 LUA 프로그래밍 언어로 작성된 또 다른 오픈 소스 딥 러닝 프레임 워크 인 Torch Library에서 이름을 얻습니다. Pytorch라는 이름은 도서관의 파이썬 친화적 인 특성과 토치 프로젝트의 뿌리를 강조합니다.
Pytorch는 원래 2017 년 Facebook AI Research (Fair) 팀에 의해 만들어졌습니다. 2022 년에 Pytorch 프로젝트 관리는 중립 Pytorch Foundation에 양도되었습니다. Linux Foundation의 일환으로 Pytorch Foundation은 도서관과 생태계의 미래 개발을 조정하는 데 도움이됩니다.
Pytorch 혜택
Pytorch는 AI 프로그래머에게 가장 좋아하는 프레임 워크 중 하나로 만든 여러 가지 이점을 제공합니다. 모든 종류의 기계 학습 사용 사례에 적합한 라이브러리의 가장 주목할만한 측면 중 일부는 다음과 같습니다.
1. 파이썬 통합
Pytorch는 널리 사용되고 초보자 친화적 인 프로그래밍 언어 인 Python을 기반으로합니다. 이로 인해 딥 러닝에 대한 사전 경험이없는 새로운 AI 개발자조차도 간단하고 간단하게 마스터 할 수 있습니다. Pytorch는 또한 파이썬 생태계 내에서 원활하게 작동하도록 설계되었으며 Numpy, Scipy 등과 같은 인기 있고 강력한 파이썬 라이브러리와 잘 통합됩니다.
2. 디버그하기 쉬운
Pytorch는 동적 계산 그래프를 지원하여 개발자가 즉석에서이를 구축하고 수정할 수 있도록합니다. 또한 Python의 디버깅 도구의 혜택도 있습니다. 이러한 기능은 Pytorch 모델을보다 관리하기 쉽고 효율적으로 디버깅하는 데 도움이되며, 이는 프로토 타이핑 및 다양한 AI 모델을 실험 할 때 특히 유용합니다.
3. GPU 가속도
Pytorch는 NVIDIA의 병렬 컴퓨팅 플랫폼 인 CUDA를 통한 GPU 가속도를 지원합니다. 이 지원은 기계 학습 모델의 교육을 가속화하는 데 도움이되며 종종 상당한 계산 능력이 필요한 딥 러닝 작업에 특히 필수적입니다.
4. 분산 교육
Pytorch는 분산 교육을 지원하여 CPU 및 GPU와 같은 다양한 하드웨어에 대한 효율적인 교육 및 추론을 허용합니다. Pytorch는 여러 프로세서 또는 기계에 워크로드를 배포함으로써 리소스 활용도를 극대화하고 모델 교육 시간을 크게 줄입니다.
5. 미리 훈련 된 모델
Pytorch는 vgg, resnet, mobilenet 등과 같은 광범위한 미리 훈련 된 모델을 제공합니다. 개발자는 이러한 미리 훈련 된 모델을 기존 Pytorch 프로젝트에 쉽게 사용하고 통합 할 수 있습니다. 또한이 모델은 대형 데이터 세트에서 미리 훈련되어 모델이 우수한 성능을 달성하기 위해 필요한 데이터의 양과 교육 시간을 크게 줄일 수 있습니다. 미리 훈련 된 모델을 미세 조정함으로써 개발자는 특히 데이터 세트가 제한 될 때 처음부터 모델을 훈련하는 것과 비교하여 더 나은 성능을 달성 할 수 있습니다.
6. 광범위한 생태계
오픈 소스 덕분에 Pytorch는 대규모 글로벌 사용자 및 기고자 커뮤니티를 축적했습니다. 컴퓨터 비전 작업을위한 Torchvision, 오디오 관련 작업 용 Torchaudio, NLP (Natural Language Processing for Natural Language Processing) 등과 같은 특정 작업에 맞게 조정 된 라이브러리의 풍부한 생태계를 자랑합니다.
Pytorch의 주요 요소
Pytorch는 복잡한 신경망 모델의 빠르고 효율적인 개발에 도움이되는 세 가지 필수 구성 요소를 보유하고 있습니다.
1. 텐서
텐서는 Pytorch의 기본 빌딩 블록으로, 종종 다차원 어레이와 유사하다고 생각됩니다. 이 텐서는 기본적으로 숫자 형태의 이미지, 오디오 및 비디오를 포함한 모든 유형의 데이터를 나타냅니다. 텐서는 모델의 매개 변수뿐만 아니라 모델의 입력 및 출력을 저장하고 조작하는 핵심 Pytorch 데이터 유형입니다. 더 빠른 계산을 위해 GPU 기능을 활용하는 것이 좋습니다.
2. 모듈
Pytorch의 수많은 모듈 덕분에 개발자는 수동으로 구성하기 위해 노력하지 않고 몇 줄의 코드로 딥 러닝 모델을 빠르게 구축 할 수 있습니다. NN 및 Optim과 같은 모듈은 신경망의 아키텍처를 정의하는 구조화 된 방법과 교육 모델을 사용하는 동안 편리한 다양한 최적화 알고리즘을 제공합니다. 역전 과정을 통해 신경망의 훈련을 크게 단순화하는 Autograd 모듈도 있습니다.
3. 동적 계산 그래프
딥 러닝 모델은 Pytorch로 동적 계산 그래프 (DCG)로 표시됩니다. 사전 구성된 정적 그래프와 달리 신경망의 구조는 DCG로 코드를 실행할 때 즉시 구축 및 수정됩니다. 이것은 복잡한 모델을 구현하고 입력에 따라 아키텍처를 조정 해야하는 모델에 특히 유용합니다. DCGS는 또한 개발자가 실행 중에 모델을 검사 할 수 있도록 디버깅을 단순화합니다.
Pytorch 사용 사례
모델 개발 및 교육 속도를 높이는 데 도움이되는 많은 이점, Pytorch는 다양한 작업을 위해 AI 개발자와 함께 인기있는 딥 러닝 프레임 워크로 만듭니다.
Dataiku의 Middle East & Turkey의 영업 엔지니어링 책임자 인 Jad Khalife는“Pytorch와 Tensorflow는 기계 학습 모델을 구축하고 훈련하는 데 널리 사용되는 가장 인기있는 딥 러닝 프레임 워크 중 하나입니다. “그들은 많은 유사성을 공유하지만 디자인 철학, 유용성 및 생태계에서 크게 다릅니다.”
Khalife는 Pytorch가 단순성과 유연성으로 인해 학계에서 선호한다고 생각합니다. 또한 동적 그래프로 인해 모델을보다 쉽게 프로토 타입하고 실험 할 수 있다고 생각합니다.
NLP는 Pytorch가 널리 사용되는 필드 중 하나입니다. 라이브러리는 종종 기계 번역, 감정 분석 및 음성 인식 및 합성 모델을 개발하는 데 사용됩니다. 실제로, 많은 AI 개발자들은 Pytorch를 많은 NLP 작업, 특히 많은 양의 텍스트 데이터에 대한 복잡한 신경망 모델을 교육 해야하는 도구로 검토합니다.
그런 다음 Pytorch가 복잡한 컴퓨터 비전 응용 프로그램의 주요 선택으로 자리 매김하는 GPU 가속 이점이 있습니다. 개발자는 도서관을 대중적으로 사용하여 이미지와 비디오를 처리하고 분류하며 실시간으로 객체를 감지하는 등을 사용합니다.
또한 환경과의 상호 작용을 통해 학습 할 수있는 모델을 구축하고 보상과 처벌을 기반으로 결정을 내릴 수있는 모델을 구축하는 데 도움이되는 강화 학습 과제에 종종 사용됩니다. 이로 인해 Pytorch는 로봇 공학과 같은 애플리케이션 및 모델이 환경에 반응하는 법을 배울 수있는 자율 주행에 유용하게 만듭니다.
