Sejak dirilis pada tahun 2017, PyTorch, yang dikembangkan oleh tim peneliti Facebook AI, telah menjadi kerangka kerja yang sangat populer dan efisien untuk membangun model pembelajaran yang mendalam. Pustaka pembelajaran mesin sumber terbuka ini didasarkan pada Torch dan dirancang untuk memberikan fleksibilitas dan kecepatan yang lebih besar untuk mengimplementasikan jaringan saraf dalam. Saat ini, PyTorch adalah perpustakaan pilihan bagi para peneliti dan praktisi kecerdasan buatan (AI) di seluruh dunia dalam industri dan akademisi. Artikel ini menjelaskan cara kerjanya, manfaatnya, dan cara menerapkannya. Mari kita lihat lebih dekat di artikel selanjutnya.
PyTorch adalah perpustakaan tensor pembelajaran mendalam yang dioptimalkan berdasarkan Pytorch dan Torch. Pustaka ini terutama digunakan dalam aplikasi yang menggunakan GPU dan CPU. Ini cenderung lebih disukai daripada kerangka kerja pembelajaran mendalam lainnya (seperti TensorFlow dan Keras) karena menggunakan grafik komputasi dinamis dan sepenuhnya Pytorchnic. Pustaka ini memungkinkan ilmuwan, pengembang, dan debugger jaringan saraf untuk menjalankan dan menguji bagian kode secara real time. Jadi pengguna tidak perlu menunggu setelah semua kode diimplementasikan untuk melihat apakah beberapa bagian kode berfungsi.
PyTorch bekerja dengan dua komponen inti: Tensor dan Grafik. Berikut penjelasannya: 1. Tensor Tipe data inti PyTorch, mirip dengan array multidimensi, digunakan untuk menyimpan dan memanipulasi input dan output model, serta parameter model. Tensor mirip dengan NumPy ndarrays, kecuali bahwa mereka dapat dijalankan pada GPU untuk komputasi yang lebih cepat. Tensor adalah struktur data khusus yang sangat mirip dengan array dan matriks. PyTorch menggunakan kata kunci tensor untuk mengkodekan input dan output model, serta parameter model. Tensor mirip dengan NumPy ndarrays, dan Tensor tambahan dapat dijalankan di GPU atau akselerator perangkat keras lainnya. Faktanya, tensor dan array NumPy seringkali dapat berbagi memori dasar yang sama, menghilangkan kebutuhan untuk menyalin data. Tensor dapat dioptimalkan untuk diferensiasi otomatis. Jika Anda familiar dengan ndarrays, Anda juga familiar dengan Tensor API. Jika belum, pembaca harus mengetahui konsep dasar penggunaan Pytorch. 2. Grafik Semua kerangka kerja pembelajaran mendalam modern didasarkan pada konsep grafik, di mana jaringan saraf direpresentasikan sebagai struktur grafik komputasi. Berdasarkan grafik komputasi dinamis, grafik komputasi library dibangun kembali saat runtime menggunakan kode yang sama yang dihitung untuk forward pass untuk membuat struktur data yang diperlukan untuk backpropagation. Sebagai kerangka kerja pertama yang mencapai kinerja grafik statis, pustaka ini cocok untuk semuanya, mulai dari jaringan konvolusi standar hingga jaringan saraf iteratif.
Implementasi Pytorch dapat ditemukan di berbagai bidang, termasuk bisnis, penelitian, dan pendidikan. Di bawah ini adalah contoh penggunaan PyTorch dengan ketiga sektor tersebut. 1. Bisnis Banyak perusahaan, seperti Airbnb, menggunakan Pytorch untuk penelitian dan produksi. Airbnb mengandalkan Pytorch sebagai inti dari departemen layanan pelanggannya. Perusahaan mengembangkan asisten dialog yang mengintegrasikan jawaban cerdas dan meningkatkan pengalaman layanan pelanggan. 2. Penelitian PyTorch adalah pilihan populer untuk penelitian karena kemudahan penggunaan, fleksibilitas, dan pembuatan prototipe yang cepat. Misalnya, Universitas Stanford menggunakan fleksibilitas PyTorch untuk mengeksplorasi pendekatan algoritmik baru secara efisien. 3. Pendidikan Jika Anda ingin mempelajari dasar-dasar pembelajaran mendalam dan membangun jaringan saraf dalam Anda sendiri menggunakan PyTorch, Anda dapat mengunjungi Udacity. Udacity melatih inovator AI menggunakan PyTorch, yang relatif mudah dipelajari untuk programmer yang paham Pytorch.
1. Grafik perhitungan dinamis PyTorch menghindari grafik statis yang digunakan dalam kerangka kerja seperti TensorFlow, memungkinkan ilmuwan data dan pengembang perangkat lunak memodifikasi jaringan dengan cepat. Pemula lebih memilih PyTorch karena lebih intuitif untuk dipelajari dibandingkan dengan TensorFlow. 2. Berbagai dukungan backend Alih-alih satu backend, PyTorch menggunakan backend yang berbeda untuk CPU, GPU, dan berbagai fungsi lainnya. PyTorch menggunakan backend tensor TH untuk CPU dan THC untuk GPU. Menggunakan backend terpisah membuat PyTorch sangat mudah digunakan pada sistem terbatas. 3. Gaya instruksi Pustaka PyTorch dirancang khusus agar intuitif dan mudah digunakan. Lacak bagaimana model jaringan saraf Anda sedang dibangun secara real time. Dengan arsitektur imperatif yang luar biasa dan pendekatan yang cepat dan efisien, PyTorch diadopsi secara luas oleh para ilmuwan data dan pengembang perangkat lunak.
TensorFlow adalah library open source buat menghitung komputasi numerik secara gampang & cepat. TensorFlow dibuat buat penelitian & pengembangan sistem produksi. Dengan library TensorFlow, programmer bisa menciptakan grafik menurut data terstruktur yg menggambarkan bagaimana data beranjak melalui grafik, atau serangkaian node pemrosesan. Setiap node pada grafik mewakili operasi matematika, & setiap koneksi atau tepi antar node merupakan baris data multidimensi atau disebut tensor. Library ini pertama dikenalkan sang Jason Brownlee dalam lima Mei 2016 & terakhir diperbarui dalam 20 Desember 2019. TensorFlow berfungsi dalam Python 2.7 & Python 3.3+. Sama halnya menggunakan TensorFlow, PyTorch adalah library open source yg dipakai buat berbagi & melatih neural network. Berbeda menggunakan TensorFlow yg memakai grafik komputasi statis, PyTorch memakai komputasi bergerak maju sebagai akibatnya lebih fleksibel buat data yg lebih kompleks. Library yg dirilis dalam tahun 2016 ini dibuat sedemikian rupa sebagai akibatnya programmer nir perlu dikategorikan data menjadi "int", "short", atau "double".
Pytorch adalah framework yang mudah dipelajari dan berkembang pesat. Pustaka tensor pembelajaran mendalam yang dioptimalkan untuk Pytorch dan Torch ini sangat ideal untuk ilmuwan data dan pengembang perangkat lunak karena API dan kinerjanya yang luar biasa. Manfaatnya sangat besar dalam berbagai bidang, mulai dari bisnis hingga penelitian dan juga pendidikan. Pytorch adalah kerangka kerja pembelajaran mendalam yang relatif baru berdasarkan Torch. Dikembangkan oleh grup riset AI Facebook pada tahun 2017 dan bersumber terbuka di GitHub, kerangka kerja ini digunakan untuk aplikasi pemrosesan bahasa alami. Pytorch dikenal karena kesederhanaannya, kemudahan penggunaan, fleksibilitas, penggunaan memori yang efisien, dan grafik komputer yang dinamis. Kerangka kerja ini juga membantu membuat pengkodean lebih mudah dikelola dan mempercepat segalanya.
Kesempatan lowongan magang terbaru di tahun 2024
Baca Selengkapnya..