PyTorch

PyTorch — это мощный фреймворк машинного обучения (ML) с открытым исходным кодом, основанный на библиотеке Torch и широко используемый для таких приложений, как компьютерное зрение (CV) и обработка естественного языка (NLP). Разработанный компанией Meta AI и в настоящее время управляемый независимым фондом PyTorch Foundation, он ценится за свою простоту, гибкость и ориентированность на Python. Это делает его фаворитом среди исследователей и разработчиков для быстрого прототипирования и построения сложных архитектур нейронных сетей. Ядро фреймворка построено на тензорах, которые представляют собой многомерные массивы, аналогичные массивам NumPy, но с добавленной возможностью запуска на GPU для ускоренных вычислений.

Ключевые особенности PyTorch

Философия разработки PyTorch отдает приоритет удобству использования и скорости, что приводит к появлению нескольких выдающихся функций:

• Динамические вычислительные графы: В отличие от фреймворков, требующих предварительного определения статического графа, PyTorch использует подход "определять по ходу выполнения". Такой динамический граф, также известный как "нетерпеливое выполнение", обеспечивает большую гибкость и облегчает отладку, поскольку разработчики могут проверять и изменять граф во время выполнения. Это особенно полезно для моделей с переменной структурой, таких как рекуррентные нейронные сети (RNN).
• Интеграция в стиле Python: Легко интегрируется со стеком Python для науки о данных, что делает его интуитивно понятным для разработчиков. Начать работу легко с помощью руководства по быстрому старту Ultralytics или официальных инструкций по установке PyTorch.
• Развитая экосистема инструментов: PyTorch поддерживается набором специализированных библиотек, таких как TorchVision для компьютерного зрения, TorchText для NLP и TorchAudio для обработки звука, которые предоставляют популярные архитектуры, наборы данных и преобразования.
• Плавный переход к производству: Благодаря таким инструментам, как TorchScript для создания сериализуемых и оптимизируемых моделей, и TorchServe для ориентированного на производительность обслуживания моделей, PyTorch устраняет разрыв между исследованиями и производством. Ultralytics предлагает различные варианты развертывания моделей для моделей, обученных в PyTorch.

Применение в реальном мире

Гибкость и мощность PyTorch привели к его внедрению во многих передовых приложениях AI:

1. Автономное вождение: Tesla Autopilot активно использует PyTorch для своего конвейера разработки. Как было подчеркнуто в их презентациях AI Day, инженеры Tesla используют PyTorch для создания и обучения сложных моделей глубокого обучения, которые выполняют обнаружение объектов и понимание сцен в реальном времени.
2. Анализ медицинских изображений: В ИИ в здравоохранении PyTorch используется для разработки моделей для анализа медицинских сканов. Например, NVIDIA Clara — это платформа для приложений здравоохранения, которая использует PyTorch для таких задач, как сегментация изображений, для автоматического выделения опухолей, помогая рентгенологам ставить более быстрые и точные диагнозы.

PyTorch в экосистеме ИИ

PyTorch — ключевой игрок наряду с другими фреймворками, такими как TensorFlow. Хотя оба они мощные, выбор часто зависит от потребностей проекта. Подробное сравнение можно найти в нашей статье в блоге «Обзор фреймворков Vision AI». Также важно отличать PyTorch от библиотеки компьютерного зрения, такой как OpenCV, которая предоставляет инструменты для обработки изображений и видео, но не является комплексным фреймворком глубокого обучения.

Все модели Ultralytics YOLO, включая современную YOLO11, построены с использованием PyTorch. Это позволяет им использовать производительность и гибкость фреймворка. Платформы, такие как Ultralytics HUB, упрощают весь жизненный цикл обучения пользовательских моделей, управления наборами данных и их развертывания.

PyTorch выигрывает от надежной поддержки через свой официальный веб-сайт PyTorch, обширную документацию и активное сообщество разработчиков. Для тех, кто хочет оптимизировать свой процесс обучения, бесценными ресурсами станут руководства по настройке гиперпараметров и советам по обучению моделей. Официальный репозиторий GitHub фреймворка — еще одно отличное место для поддержки сообщества и внесения вклада.