PyTorch es un Marco de código abierto para Aprendizaje automático (aprendizaje automático) y se basa en el lenguaje de programación Python y la biblioteca de la Antorcha. Fue desarrollado en 2016 por un equipo de investigadores para inteligencia artificial por Facebook para mejorar la eficiencia del desarrollo y despliegue de prototipos de investigación. PyTorch computa con tensores, que se aceleran mediante procesadores gráficos (GPU para abreviar). El framework permite realizar más de 200 operaciones matemáticas diferentes.
Hoy en día, PyTorch es una de las plataformas más populares para la investigación en el campo de la Aprendizaje profundo y se utiliza principalmente para inteligencia artificial (IA), ciencia de datos e investigación. PyTorch es cada vez más popular porque hace que sea comparativamente fácil crear modelos de redes neuronales artificiales (KNN) han creado. PyTorch también puede utilizarse para el aprendizaje por refuerzo. Puede descargarse gratuitamente como código abierto desde GitHub.
¿Qué es PyTorch Lightning?
PyTorch Lightning es un Biblioteca de código abierto para Python y proporciona una interfaz de alto nivel para PyTorch. Se centra en la flexibilidad y el rendimiento para permitir a los investigadores, científicos de datos e ingenieros de aprendizaje automático crear sistemas de ML adecuados y, sobre todo, escalables. PyTorch Lightning también está disponible como código abierto para su descarga desde GitHub.
¿Cuáles son las características y ventajas de PyTorch?
Cálculo de gráficos dinámicos
El comportamiento de la red puede modificarse espontáneamente y para ello no es necesario ejecutar el código completo.
Diferenciación automática
Mediante barridos hacia atrás en redes neuronales, la derivada de una función se calcula numéricamente.
Interfaz fácil de usar
Se llama TorchScript y permite cambiar de un modo a otro sin problemas. Ofrece funcionalidad, velocidad, flexibilidad y facilidad de uso.
Compatibilidad con Python
Dado que PyTorch se basa en Python, es fácil de aprender y programar, y se pueden utilizar todas las bibliotecas compatibles con Python, como NumPy o SciPy. Además, es posible depurar sin complicaciones con herramientas de Python.
Escalabilidad
Tiene lugar en importantes Plataformas en la nube buen soporte y, por tanto, es fácil de escalar.
Dataset y DataLoader
Es posible crear su propio conjunto de datos para PyTorch para almacenar todos los datos necesarios. El conjunto de datos se gestiona mediante DataLoader. Entre otras cosas, el DataLoader puede recorrer los datos, gestionar lotes y transformar datos.
Además, PyTorch puede exportar modelos de aprendizaje en el formato estándar Open Neural Network Exchange (ONNX) y dispone de una opción de interfaz front-end C++.
¿Cuáles son ejemplos de uso de PyTorch?
- Detección de objetos
- Segmentación (segmentación semántica)
- LSTM (Memoria a corto plazo)
- Transformador
PyTorch frente a Tensorflow
Tensorflow también es un marco de aprendizaje profundo y fue desarrollado por Google. Existe desde hace más tiempo que PyTorch y, por tanto, cuenta con una comunidad de desarrolladores más amplia y más documentación. Ambos marcos tienen sus ventajas e inconvenientes, ya que están pensados para proyectos diferentes.
Mientras que Tensorflow define los grafos computacionales de forma estática, PyTorch adopta un enfoque dinámico. Además, los grafos dinámicos pueden manipularse en tiempo real con PyTorch y sólo al final con Tensorflow. Por lo tanto, el manejo sencillo y fácil de PyTorch lo hace especialmente adecuado para la creación de prototipos sin complicaciones y el trabajo de investigación. Tensorflow, por otro lado, es particularmente adecuado para proyectos que requieren modelos de producción escalables.
PyTorch frente a scikit-learn
Scikit-learn (también llamada Sklearn) es una biblioteca gratuita para Python especializada en aprendizaje automático. Ofrece una gama de Clasificación-, Regresión- y Algoritmos de agrupacióncomo Bosque aleatorio, Máquinas de vectores soporte o k-means. Scikit-learn ofrece un método eficaz y sencillo Análisis de datos y es especialmente adecuado para definir algoritmos, pero es bastante inadecuado para el entrenamiento integral de redes neuronales profundas, para lo que, en cambio, PyTorch puede utilizarse muy bien.
