在深度學習框架繁榮的景象中，PyTorch 作為研究人員和開發人員喜愛的多功能動態工具脫穎而出。但 PyTorch 究竟是什麼，它有什麼獨特之處，為什麼你應該 **在 2024 年 學習 Pytorch** 來進入人工智慧領域？
什麼是 PyTorch，它是如何工作的？
PyTorch 是一個開源庫，特別適合深度學習應用。源於用 Lua 編寫的 Torch 庫，PyTorch 將 Torch 的強大功能帶入了 Python 社群，將 Python 的簡潔性與強大的深度學習功能融為一體。 Pytorch 研究論文。
PyTorch 的核心提供了兩個基本功能
1. **張量計算**
就像 NumPy 提供多維陣列一樣，PyTorch 提供張量。這些是矩陣到 N 維空間的推廣，是許多深度學習演算法的基本構建塊。然而，與 NumPy 陣列不同，PyTorch 張量可以在 GPU 上使用，以實現加速計算。
2. **自動微分**
在深度學習中，我們經常需要弄清楚要調整多少東西（稱為梯度）。PyTorch 有一個名為 Autograd 的工具，它可以自動為我們完成此操作。此外，藉助 PyTorch 的動態方法，你可以在工作時進行更改，這對於某些模型和研究情況來說非常有用。
簡單來說，想象你有一張畫布，你可以按任何順序在上面素描、修改和擦除部分內容。這就是 PyTorch 在構建和調整神經網路模型時提供的靈活性。
但靈活性並非唯一的賣點。PyTorch 的直觀介面及其 **與 Python 程式設計正規化的對齊** 使其成為那些希望將編碼和深度學習無縫融合的人們的理想選擇。
隨著我們深入瞭解 PyTorch 的世界，它將變得明顯，為什麼它獲得瞭如此巨大的普及，以及它可能是你的下一個機器學習專案的正確工具。
PyTorch 的演變
瞭解其演變將闡明其設計決策，並突出顯示其在人工智慧領域的發展軌跡。
Torch 和 Lua
在 PyTorch 之前，有 Torch - 一個具有廣泛機器學習演算法支援的科學計算框架。Torch 使用 Lua，Lua 是一種輕量級指令碼語言，以其快速執行而聞名。雖然 Torch 非常強大，但深度學習和 Python 豐富生態系統的協同作用正在地平線上。
PyTorch 的誕生
2016 年，Facebook 人工智慧研究實驗室 (FAIR) 的研究人員決定將 Torch 的強大功能帶入不斷增長的 Python 社群，從而建立了 PyTorch。目標很簡單：提供一個靈活的工具，保留 Torch 的功能，但與 Python 體驗深度整合。
快速採用
從其誕生之日起，PyTorch 就受到了研究界的青睞。其動態計算圖使實驗變得更容易。研究人員可以即時調整模型，從而實現更具迭代性和有機性的開發過程。
TorchScript 和生產
認識到研究和生產之間的差距，PyTorch 在其 1.0 版本中引入了 TorchScript。TorchScript 允許將 PyTorch 模型轉換為可以在非 Python 環境中最佳化和執行的格式，彌合了研究原型和生產部署之間的差距。
社群和生態系統增長
PyTorch 的設計引起了許多人的共鳴，導致了一個蓬勃發展的社群。這種廣泛的採用意味著圍繞 PyTorch 的更多庫、工具和整合。諸如 Captum 之類的用於模型可解釋性的工具以及與 ONNX 之類的平臺的整合加強了 PyTorch 在生態系統中的地位。
持續創新
透過定期更新，Pytorch 不斷擁抱更新的技術、演算法和方法。諸如量化和對各種硬體加速器的支援之類的功能確保 PyTorch 始終處於深度學習浪潮的前沿。
PyTorch 的旅程證明了其對靈活性的承諾、以使用者為中心的設計和創新 - 從其 Torch 血統到其目前在世界各地的人工智慧實驗室中的無處不在。
PyTorch 生態系統
其核心功能不僅決定了任何框架的優勢，還決定了它周圍的生態系統。PyTorch 的興起可以歸因於其內在功能以及其活躍社群開發的工具、庫和擴充套件。讓我們探索構成 PyTorch 生態系統的關鍵元件
TorchVision
作為 PyTorch 宇宙中不可或缺的一部分，TorchVision 提供用於計算機視覺的資料集、模型和轉換。無論你是想要利用預訓練模型，還是需要 CIFAR-10 或 ImageNet 之類的標準資料集，TorchVision 都能滿足你的需求。
TorchText
專為自然語言處理任務量身定製，TorchText 提供資料載入器、詞彙表和常見的文字轉換，簡化了基於文字的應用程式的預處理流程。
TorchAudio
認識到音訊處理在人工智慧中的重要性，TorchAudio 配備了流行的資料集、模型架構和音訊轉換。
ONNX 整合
開放式神經網路交換 (ONNX) 格式確保了人工智慧框架之間的互操作性。PyTorch 與 ONNX 的順利整合允許使用者輕鬆地將他們的模型遷移到其他平臺。
Captum
隨著模型變得越來越複雜，可解釋性變得至關重要。Captum 是 PyTorch 對這一需求的回應，為深度學習提供模型可解釋性和理解工具。
生態系統工具
除了這些主要庫之外，PyTorch 還擁有各種生態系統工具，例如 Albumentations 用於影像增強、Lightning 用於輕量級 PyTorch 包裝器等等。
社群貢獻
一個充滿活力的社群不斷向 PyTorch 生態系統貢獻擴充套件、工具和庫。這些貢獻，從特定於領域的工具到通用實用程式，確保 PyTorch 能夠應對各種挑戰。
教育和資源
PyTorch 對使用者的承諾不僅僅侷限於工具。各種教程、課程、論壇和文件確保初學者和專家擁有取得成功的必要資源。
PyTorch 生態系統是多元化、適應性和響應使用者群需求的。每個工具和庫都提供了一個綜合平臺，研究人員和開發人員可以在其中進行創新、實驗和部署，並最大程度地減少摩擦。
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無論你熱衷於計算機視覺、Python 還是深度學習，我們的初學者訓練營都是你的啟動平臺。現在就開始你的 AI 之旅吧！
PyTorch 基於 Python - PyTorch 就是 Python
Python 的簡潔性和多功能性已將其牢固地確立為資料科學、機器學習和人工智慧的語言。當 PyTorch 出現時，它與 Python 的無縫整合成為其突出功能之一。讓我們找出為什麼這很重要
直觀的語法
PyTorch 程式碼本質上是 Pythonic 的。如果你熟悉 Python，那麼深入瞭解 PyTorch 會變得容易得多。這降低了學習曲線，讓開發人員可以輕鬆編寫神經網路和訓練迴圈。
與 Python 庫的無縫整合
PyTorch 與 NumPy 之類的流行 Python 庫配合良好。你可以輕鬆地將 PyTorch 張量轉換為 NumPy 陣列，反之亦然，這使得資料操作和分析變得容易。
Python 豐富的生態系統
除了 AI 特定庫之外，Python 還提供各種用於資料整理、視覺化和 Web 部署的工具。這確保你可以使用 Python 傘來管理整個 AI 專案，從資料收集到部署。
使用 Jupyter 進行互動式開發
Jupyter 筆記本與 PyTorch 完美配合。這允許進行互動式實驗、視覺化和逐步除錯，使開發過程更加迭代和有見地。
動態計算圖
Python 的動態特性與 PyTorch 的動態計算圖完美契合。這意味著該圖是在執行時構建的，提供了靈活性，使除錯更加直觀，類似於常規 Python 除錯。
廣泛的社群支援
由於 Python 擁有全球最大的程式設計社群之一，因此 PyTorch 使用者可以從共享的知識、資源和工具中受益。挑戰、最佳實踐或實施的解決方案通常只需一個論壇主題或 GitHub 儲存庫即可獲得。
本質上，PyTorch 認識到了 Python 的優勢，並利用了這些優勢，確保使用者能夠利用兩者的最佳功能。
PyTorch 的基礎
PyTorch 的核心是一個專為深度學習而設計的庫。但在你可以訓練高階神經網路和轉換器之前，瞭解 PyTorch 提供的基礎元素至關重要。讓我們看看其中一些基本構造
張量
張量是 PyTorch 中的基本資料結構，類似於 NumPy 中的陣列，可以在 GPU 上使用以進行更快的計算。無論是標量、向量、矩陣還是更高維陣列，在 PyTorch 中都是張量。
計算圖
與其他框架不同，其他框架在執行之前定義整個計算圖，PyTorch 允許你在執行時定義和修改圖。這對於具有動態流程控制的模型（如 RNN）特別有用。
Autograd 模組
這是一個核心 PyTorch 包，為所有張量上的操作提供自動微分。當張量的 `.requires_grad` 屬性設定為 `True` 時，它就開始跟蹤對其的所有操作。這在神經網路訓練的反向傳播步驟中變得極其方便。
神經網路模組 (nn)
PyTorch 提供了 `torch.nn` 模組，幫助使用者設計和訓練神經網路。它提供預定義的層、損失函式和最佳化例程，使使用者能夠輕鬆地將自定義神經架構拼接在一起。
最佳化模組
訓練神經網路需要最佳化例程，通常是梯度下降的變體。`torch.optim` 模組包含這些演算法，如 SGD、Adam 和 RMSProp。將它與 Autograd 模組配對使得訓練模型變得非常直觀。
實用程式
除此之外，PyTorch 提供了大量的實用程式，從資料處理到效能分析，確保開發人員擁有簡化 AI 開發流程的工具。
藉助這些構建塊，PyTorch 提供了一個環境，讓初學者可以掌握基本知識，而專家可以進行密集的深度學習研究。
常見的 PyTorch 模組
PyTorch 的成功源於其專門的模組，簡化了神經網路操作
1. torch.nn
構建和訓練神經網路的基礎。它提供預定義的層、損失函式和最佳化技術。
2. torch.optim
包含 SGD 和 Adam 等最佳化演算法，這些演算法對於在訓練期間調整網路權重至關重要。
3. torch.autograd
支援自動微分，跟蹤張量上的操作，並計算反向傳播的梯度。
4. torchvision
用於計算機視覺任務的工具包，提供資料集、模型和影像轉換實用程式。
資料載入器
PyTorch 的資料載入器有效地管理資料，特別是在大規模場景中
批次處理
自動建立小批次，用於頻繁的模型權重更新。
混洗
在每個 epoch 中隨機化資料順序，防止模型學習意外模式。
並行載入
使用多個子程序來加快資料載入速度，最佳化多核 CPU 使用率。
自定義資料處理
`Dataset` 類允許將自定義資料集整合到 PyTorch 訓練迴圈中。
這些工具和功能突出了 PyTorch 對深度學習的全面方法，滿足了模型建立和高效資料管理的需求。
動態圖計算方法
PyTorch 使用動態計算圖，通常稱為“define-by-run”方法。這意味著圖是在執行操作時動態構建的，在模型構建過程中提供靈活性。對於在執行時架構發生變化的模型（如遞迴神經網路）尤其有用。
與其他平臺整合
PyTorch 與流行的平臺和庫無縫整合，擴充套件了其實用性。例如，與ONNX（開放神經網路交換）的相容性允許將模型匯出到其他深度學習框架，促進更順暢的協作和部署。它與 NumPy 等庫的整合進一步增強了 PyTorch 在資料處理和數學計算中的多功能性。
為什麼 PyTorch 是研究人員的首選
人工智慧研究領域是關於實驗、創新以及對模型的頻繁調整。多年來，PyTorch 在該領域成為首選，原因如下
直觀的設計：PyTorch 的構建方式反映了研究人員的自然思維過程。動態計算圖及其“define-by-run”方法使研究人員能夠隨時更改網路。這意味著研究人員花費更少的時間來處理工具的細微差別，而將更多時間集中在突破性的實驗上。
無與倫比的靈活性：研究通常涉及嘗試新穎的架構或調整現有架構。PyTorch 使修改標準網路變得輕而易舉。這種靈活性在處理 AI 研究中的未知領域（如測試新型層或嘗試非傳統神經網路設計）時尤其重要。
透明的操作：PyTorch 最強的優勢之一是其透明度。研究人員可以使用 Pythonic 語法和清晰的文件輕鬆理解和修改模型和操作的內部工作原理。這種透明度確保了在實施來自論文的新演算法或模型時，可以清楚地瞭解幕後發生的事情。
強大的社群支援：PyTorch 越來越受歡迎，導致了一個充滿活力的社群。這意味著研究人員可以利用大量教程、論壇和開源專案。此外，如果研究人員遇到問題或需要關於想法的反饋，他們很可能會在 PyTorch 社群中找到遇到類似問題或有見地的人。
與生產的直接聯絡：藉助 TorchServe 等工具，研究人員可以更無縫地將模型從研究階段過渡到生產階段，彌合實驗與實際應用之間的差距。
總的來說，這些屬性使 PyTorch 不僅僅是一個工具，而是一個有利的環境，研究人員可以在其中突破 AI 的極限。
PyTorch 的用例
隨著 PyTorch 成熟並越來越受歡迎，它已被廣泛應用於各種領域和應用中。以下是 PyTorch 在各種領域掀起波瀾的概覽
計算機視覺：PyTorch 的靈活性動態性質使其成為構建、訓練和評估深度學習模型的首選，用於影像分類、目標檢測、影像分割和麵部識別等任務。
自然語言處理 (NLP)：無論是情感分析、機器翻譯還是文字生成，PyTorch 一直處於領先地位。它與 LSTM 和 GRU 等迴圈層以及基於 Transformer 的模型的相容性確保了 NLP 任務的最佳效能。
生成模型：對於涉及生成對抗網路 (GAN) 或變分自動編碼器 (VAE) 的任務，PyTorch 由於其動態計算圖和梯度計算的簡便性，提供了合適的環境。
強化學習：研究人員和開發人員在訓練用於遊戲、模擬或現實世界機器人技術的智慧體時，通常會選擇 PyTorch，因為它易於使用，並且能夠處理複雜的神經網路架構。
音訊處理：從語音識別到音樂生成，PyTorch 豐富的庫支援使其適合構建可以理解和生成音訊的模型。
醫療保健：醫療影像分析、藥物發現和預測分析是醫療保健領域中正在利用 PyTorch 深度學習能力的領域。
自動駕駛汽車：對於自動駕駛汽車中的感知、規劃和控制等任務，PyTorch 由於其靈活性即時處理能力，已成為首選。
金融：在金融領域，PyTorch 利用深度學習模型，幫助進行欺詐檢測、信用評分和演算法交易等任務。
推薦系統：需要為使用者提供個性化內容或產品推薦的公司，通常使用 PyTorch 來構建和改進其基於深度學習的推薦引擎。
邊緣裝置：藉助 TorchScript 等工具，PyTorch 模型可以部署在移動和邊緣裝置上，即使沒有持續的伺服器連線，也能實現 AI 驅動的功能。
本質上，無論在哪裡需要深度學習，從學術界到行業，PyTorch 都找到了自己的用例，提供了使開發流程簡化高效的工具和庫。
使用 PyTorch 的優勢
提高開發人員的生產力：PyTorch 的語法和動態計算圖允許快速原型設計。它的 Pythonic 特性確保開發人員可以將其與其他 Python 庫無縫整合，減少設定所需的時間。
更易於學習，更簡單易編碼：對於熟悉 Python 的人來說，深入研究 PyTorch 會變得更加順暢。其簡單易懂的程式碼使其成為深度學習初學者的絕佳選擇，確保更短的學習曲線。
簡單性和透明性：PyTorch 以其清晰開放的設計而聞名。操作非常直觀，並且在表面之下沒有隱藏的邏輯。這種透明性確保使用者始終清楚地瞭解幕後發生的事情。
易於除錯：與使用靜態計算圖的其他深度學習框架不同，PyTorch 的動態性質允許使用原生 Python 除錯工具。這使得識別、理解和糾正程式碼或模型架構中的問題變得更加簡單。
資料並行：處理龐大的資料集或模型可能具有計算挑戰性。PyTorch 透過提供對資料並行的內建支援來簡化此過程，允許模型輕鬆地在多個 GPU 上進行訓練。這確保了更快的訓練時間和可擴充套件性。
PyTorch 比 TensorFlow 更出色的領域
動態與靜態計算圖：PyTorch 與 TensorFlow（在引入 TensorFlow 2.0 之前）之間的根本區別之一是，PyTorch 中的動態計算圖與 TensorFlow 中的靜態計算圖。這種動態性質也稱為 define-by-run，允許開發人員隨時修改圖。它提供了更直觀靈活的環境，尤其有利於特定任務，例如 NLP 中的動態輸入長度或強化學習。
除錯：PyTorch 的動態計算圖使除錯成為更自然的體驗。您可以輕鬆地使用 Python 的除錯工具，從而更輕鬆地診斷和修復問題。
研究友好性：雖然這兩個框架都廣泛用於研究，但 PyTorch 提供的靈活性及其 Pythonic 特性使其成為許多研究人員的首選。他們可以輕鬆地調整模型、嘗試新的架構，並進行實驗，而無需太多樣板程式碼。
效能增強
自 PyTorch 成立以來，它一直在不斷發展和改進。該框架已收到針對性能最佳化的定期更新。一些值得注意的增強功能包括
TorchScript：藉助 TorchScript，PyTorch 模型可以進行最佳化，並獨立於 Python 執行時執行，從而顯著提高速度，尤其是在部署時。
原生 ONNX 支援：PyTorch 原生支援 ONNX（開放神經網路交換），這是一種與平臺無關的格式，用於匯出模型。這允許在各種平臺上進行高效部署，同時保留最佳化功能。
增強的 CUDA 支援：PyTorch 與 CUDA 的整合確保在 NVIDIA GPU 上快速執行計算。該框架持續針對最新的 GPU 架構進行最佳化，確保模型以最大可能的潛在速度執行。
分散式訓練：PyTorch 在其分散式訓練功能方面取得了重大改進，允許模型在多個 GPU 甚至跨多臺機器進行訓練。這加快了訓練過程，支援使用龐大的資料集訓練更大的模型。
總的來說，這些效能增強確保 PyTorch 保持競爭力，不僅作為研究工具，而且還在生產環境中。
如何開始使用 PyTorch？ - 在 2024 年學習 Pytorch
深入研究 PyTorch 是一段激動人心的旅程，好訊息是，社群和可用的資源使這成為一種平穩的體驗。如果您渴望開始，以下是一條結構化的路徑
官方文件：從PyTorch 網站開始。它提供了大量資源，包括安裝指南、教程和全面文件。請確保安裝與您的系統和 CUDA 版本（如果您計劃使用 GPU 加速）相容的版本。
教程：PyTorch 的官方網站提供了一系列適合初學者的教程。它們涵蓋了各種主題，從基礎知識到更高階的應用程式，幫助您掌握張量操作、autograd 和神經網路定義的基礎知識。
**線上課程:** 最好的資源是 LearnOpenCV 網站上的“PyTorch 入門 – 初學者”系列課程。對於想要開始深度學習和 PyTorch 的人來說，這非常有幫助。
**書籍:** 有幾本評價很高的書籍專注於使用 PyTorch 進行深度學習。一些流行的選擇包括 Eli Stevens 的“用 PyTorch 進行深度學習”和 Ian Pointer 的“用 PyTorch 進行深度學習程式設計”。
**社群:** 加入 PyTorch 社群。像PyTorch 討論論壇、Stack Overflow 和 Reddit 這樣的平臺擁有活躍的 PyTorch 社群。它們對於故障排除、瞭解最佳實踐以及跟上最新更新都非常有價值。
**專案構建:** 構建專案是鞏固你理解的最佳方式。從使用 PyTorch 複製經典機器學習任務開始，然後隨著你的自信心增強，轉向更復雜的專案。
**高階學習:** 一旦你對基礎知識感到滿意，就可以深入研究。探索像 TorchScript 用於生產級程式碼、分散式訓練以及將 PyTorch 與其他平臺和庫整合等主題。
**保持更新:** 人工智慧和深度學習的世界一直在不斷發展。訂閱相關新聞簡報，在社交媒體上關注 PyTorch 社群中的重要人物，並參加網路研討會或會議。
結論 – PyTorch 是 2024 年要掌握的工具
在 2024 年學習 PyTorch 不僅僅是學習一項新技能，而是將自己定位在機器學習和人工智慧創新的前沿。PyTorch 以其基於 Python 的生態系統、動態計算能力以及對研究和開發的強烈關注，提供了無與倫比的優勢。其不斷增長的社群、與其他平臺的無縫整合以及效能增強使其成為超越競爭對手的引人注目的選擇。
無論你是經驗豐富的開發人員、研究人員，還是想要進入該領域的人，現在都是擁抱 PyTorch 的最佳時機。邁出第一步，解鎖這個強大框架提供的無限可能。
