PyTorch

Ключевые особенности PyTorch

Философия дизайна PyTorch ставит во главу угла удобство и скорость работы, что позволяет выделить несколько особенностей:

• 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 с Pythonic: Он легко интегрируется со стеком науки о данных Python, что делает его интуитивно понятным для разработчиков. Начать работу с Ultralytics легко с помощью руководства по быстрому запуску или официальных инструкций по установке PyTorch.
• Богатая экосистема инструментов: PyTorch поддерживается набором специфических библиотек, таких как TorchVision для компьютерного зрения, TorchText для NLP и TorchAudio для обработки звука, которые предоставляют популярные архитектуры, наборы данных и преобразования.
• Беспрепятственный переход к производству: Благодаря таким инструментам, как TorchScript для создания сериализуемых и оптимизируемых моделей и TorchServe для обслуживания моделей, ориентированных на производительность, PyTorch преодолевает разрыв между исследованиями и производством. Ultralytics предлагает различные варианты развертывания моделей, обученных в PyTorch.

Применение в реальном мире

Гибкость и мощь PyTorch позволили использовать его во многих передовых приложениях искусственного интеллекта:

1. Автономное вождение: Автопилот Tesla в значительной степени использует PyTorch в своем конвейере разработки. Как было показано в их презентациях на AI Day, инженеры Tesla используют PyTorch для создания и обучения сложных моделей глубокого обучения, которые выполняют обнаружение объектов и понимание сцены в режиме реального времени.
2. Анализ медицинских изображений: В области ИИ в здравоохранении PyTorch используется для разработки моделей для анализа медицинских снимков. Например, NVIDIA Clara - это фреймворк для приложений в сфере здравоохранения, который использует PyTorch для таких задач, как сегментация изображений для автоматического определения опухолей, что помогает радиологам быстрее и точнее ставить диагнозы.

PyTorch в экосистеме искусственного интеллекта

PyTorch является ключевым игроком наряду с другими фреймворками, такими как TensorFlow. Хотя оба фреймворка являются мощными, выбор часто зависит от потребностей проекта. Подробное сравнение можно найти в нашей статье в блоге " Изучение фреймворков ИИ для компьютерного зрения". Также важно отличать PyTorch от библиотеки компьютерного зрения, такой как OpenCV, которая предоставляет инструменты для обработки изображений и видео, но не является сквозным фреймворком глубокого обучения.

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

PyTorch имеет мощную поддержку на официальном сайте PyTorch, обширную документацию и активное сообщество разработчиков. Для тех, кто хочет оптимизировать процесс обучения, бесценными ресурсами являются руководства по настройке гиперпараметров и советы по обучению моделей. Официальный репозиторий фреймворка на GitHub - еще одно прекрасное место для поддержки и вклада сообщества.