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, nó được ca ngợi vì tính đơn giản, linh hoạt và thiết kế ưu tiên Python. Điều này làm cho nó trở thành một lựa chọn yêu thích của các nhà nghiên cứu và nhà phát triển để tạo mẫu nhanh và xây dựng các kiến trúc mạng nơ-ron phức tạp. Cốt lõi của framework được xây dựng dựa trên Tensors, là các mảng đa chiều tương tự như mảng NumPy nhưng có thêm khả năng chạy trên GPU để tính toán được tăng tốc.

Các Tính Năng Chính của PyTorch

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

• Dynamic Computational Graphs (Đồ thị tính toán động): Không giống như các framework yêu cầu một đồ thị tĩnh phải được xác định trước, PyTorch sử dụng phương pháp "define-by-run" (xác định khi chạy). Đồ thị động này, còn được gọi là eager execution (thực thi tức thì), 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 kiểu Python: Nó tích hợp liền mạch với ngăn xếp khoa học dữ liệu Python, giúp các nhà phát triển dễ dàng sử dụng. Bắt đầu rất 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 một bộ thư viện dành riêng cho từng lĩnh vực như TorchVision cho thị giác máy tính, TorchText cho NLP và TorchAudio cho 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 và 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 khác nhau cho các mô hình được huấn luyện trong PyTorch.

Các Ứng dụng Thực tế

Sự linh hoạt và sức mạnh của PyTorch đã dẫn đến việc nó được áp dụng trong nhiều ứng dụng AI tiên tiến:

1. Lái xe tự động: Tesla Autopilot sử dụng rộng rãi PyTorch cho quy trình phát triển của mình. Như đã nêu bật trong các bài thuyết trình tại AI Day, các kỹ sư của Tesla sử dụng PyTorch để xây dựng và huấn luyện các mô hình học sâu phức tạp, thực hiện nhận diện đối tượng và hiểu ngữ cảnh theo thời gian thực.
2. Phân tích ảnh y tế: Trong AI trong chăm sóc sức khỏe, PyTorch được sử dụng để phát triển các mô hình phân tích ảnh chụp y tế. Ví dụ: NVIDIA Clara là một framework 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 радиologist đưa ra chẩn đoán nhanh hơn và chính xác hơn.

PyTorch trong hệ sinh thái AI

PyTorch là một yếu tố quan trọng cùng với các framework khác như TensorFlow. Mặc dù cả hai đều mạnh mẽ, nhưng sự 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 Framework Vision AI. Điều quan trọng nữa là phải phân biệt PyTorch với một thư viện thị giác máy tính như OpenCV, thư viện này cung cấp các công cụ xử lý ảnh và video nhưng không phải là một framework học sâu toàn diện.

Tất cả các mô hình Ultralytics YOLO, 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 framework. Các nền tảng như Ultralytics HUB hợp lý hóa toàn bộ vòng đời của việc huấn luyện 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 một cộng đồng nhà phát triển sôi động. Đối với những người muốn tối ưu hóa quy trình huấn luyện của mình, các hướng dẫn về điều chỉnh siêu tham số và các mẹo huấn luyện mô hình là những tài nguyên vô giá. Kho lưu trữ GitHub chính thức của framework là một nơi tuyệt vời khác để được cộng đồng hỗ trợ và đóng góp.