PyTorch

PyTorch là một framework học máy (ML) mã nguồn mở mạnh mẽ dựa trên thư viện Torch, được sử dụng rộng rãi cho các ứng dụng như thị giác máy tính (CV) và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) . Được phát triển bởi Meta AI và hiện được quản lý bởi PyTorch Foundation độc lập, PyTorch nổi tiếng với tính đơn giản, linh hoạt và thiết kế ưu tiên Python. Điều này khiến PyTorch trở thành lựa chọn yêu thích của các nhà nghiên cứu và nhà phát triển cho việc tạo nguyên mẫu nhanh và xây dựng kiến trúc mạng nơ-ron phức tạp. Cốt lõi của framework được xây dựng xung quanh Tensor , là các mảng đa chiều tương tự như mảng NumPy nhưng có thêm khả năng chạy trên GPU để tăng tốc tính toán.

Các tính năng chính của PyTorch

Triết lý thiết kế của PyTorch ưu tiên trải nghiệm và tốc độ của người dùng, dẫn đến một số tính năng nổi bật:

• Đồ thị Tính toán Động: Không giống như các nền tảng khác yêu cầu phải định nghĩa trước một đồ thị tĩnh, PyTorch sử dụng phương pháp "xác định bằng cách chạy". Đồ thị động này, còn được gọi là thực thi nhanh (ager execution), cho phép linh hoạt hơn và gỡ lỗi dễ dàng hơn, vì các nhà phát triển có thể kiểm tra và thay đổi đồ thị trong thời gian chạy. Điều này đặc biệt hữu ích cho các mô hình có cấu trúc biến đổi, chẳng hạn như Mạng Nơ-ron Hồi quy (RNN) .
• Tích hợp Pythonic: Tích hợp liền mạch với ngăn xếp khoa học dữ liệu Python, giúp các nhà phát triển dễ dàng sử dụng. Bắt đầu thật dễ dàng với hướng dẫn Bắt đầu Nhanh của Ultralytics hoặc hướng dẫn cài đặt PyTorch chính thức.
• Hệ sinh thái công cụ phong phú: PyTorch được hỗ trợ bởi bộ thư viện chuyên biệt cho từng lĩnh vực như TorchVision cho thị giác máy tính, TorchText cho NLP và TorchAudio để xử lý âm thanh, cung cấp các kiến trúc, tập dữ liệu và chuyển đổi phổ biến.
• Chuyển đổi liền mạch sang sản xuất: Với các công cụ như TorchScript để tạo các mô hình có thể tuần tự hóa và tối ưu hóa, cùng TorchServe để phục vụ mô hình hướng đến hiệu suất, PyTorch thu hẹp khoảng cách giữa nghiên cứu và sản xuất. Ultralytics cung cấp nhiều tùy chọn triển khai mô hình cho các mô hình được đào tạo trong PyTorch.

Ứng dụng trong thế giới thực

Tính linh hoạt và sức mạnh của PyTorch đã giúp nó được áp dụng trong nhiều ứng dụng AI tiên tiến:

1. Lái xe tự động: Tesla Autopilot sử dụng PyTorch rất nhiều trong quy trình phát triển. Như đã nêu bật trong các bài thuyết trình tại Ngày AI , các kỹ sư của Tesla sử dụng PyTorch để xây dựng và huấn luyện các mô hình học sâu phức tạp, thực hiện phát hiện vật thể theo thời gian thực và hiểu bối cảnh.
2. Phân tích hình ảnh y tế: Trong AI trong chăm sóc sức khỏe , PyTorch được sử dụng để phát triển các mô hình phân tích hình ảnh chụp cắt lớp y tế. Ví dụ, NVIDIA Clara là một nền tảng ứng dụng chăm sóc sức khỏe sử dụng PyTorch cho các tác vụ như phân đoạn hình ảnh để tự động phân định khối u, giúp các bác sĩ X quang chẩn đoán nhanh hơn và chính xác hơn.

PyTorch trong hệ sinh thái AI

PyTorch là một nền tảng quan trọng bên cạnh các nền tảng khác như TensorFlow . Mặc dù cả hai đều mạnh mẽ, nhưng lựa chọn thường phụ thuộc vào nhu cầu của dự án. Bạn có thể tìm thấy so sánh chi tiết trong bài đăng trên blog của chúng tôi, Khám phá các Nền tảng AI về Thị giác . Điều quan trọng nữa là phải phân biệt PyTorch với một thư viện thị giác máy tính như OpenCV , vốn cung cấp các công cụ xử lý hình ảnh và video nhưng không phải là một nền tảng học sâu toàn diện.

Tất cả các mô hình YOLO của Ultralytics , bao gồm cả YOLO11 hiện đại, đều được xây dựng bằng PyTorch. Điều này cho phép chúng tận dụng hiệu suất và tính linh hoạt của nền tảng. Các nền tảng như Ultralytics HUB hợp lý hóa toàn bộ vòng đời của việc đào tạo các mô hình tùy chỉnh , quản lý tập dữ liệu và triển khai chúng.

PyTorch được hưởng lợi từ sự hỗ trợ mạnh mẽ thông qua trang web PyTorch chính thức, tài liệu phong phú và cộng đồng nhà phát triển năng động. Đối với những người muốn tối ưu hóa quy trình đào tạo, các hướng dẫn về tinh chỉnh siêu tham số và mẹo đào tạo mô hình là những nguồn tài nguyên vô giá. Kho lưu trữ GitHub chính thức của framework là một nơi tuyệt vời khác để cộng đồng hỗ trợ và đóng góp.