PyTorch es un marco de aprendizaje automático (ML) de código abierto basado en el lenguaje de programación Python y la biblioteca Torch. Es una de las plataformas preferidas para la investigación de aprendizaje profundo. El marco está diseñado para acelerar el proceso entre la creación de prototipos de investigación y la implementación.
PyTorch es similar a NumPy y calcula usando tensores que son acelerados por unidades de procesamiento de gráficos (GPU). Los tensores son matrices, un tipo de estructura de datos multidimensional, que se puede operar y manipular con API. El marco de PyTorch admite más de 200 operaciones matemáticas diferentes.
La popularidad de PyTorch sigue aumentando a medida que simplifica la creación de modelos de redes neuronales artificiales (ANN). PyTorch se utiliza principalmente para aplicaciones de investigación, ciencia de datos e inteligencia artificial (IA).
Características clave de PyTorch
Algunas de las características clave de PyTorch incluyen:
- TorchScript: este es el entorno de producción de PyTorch que permite a los usuarios realizar una transición sin problemas entre los modos. TorchScript optimiza la funcionalidad, la velocidad, la facilidad de uso y la flexibilidad.
- Cálculo de gráficos dinámicos: esta función permite a los usuarios cambiar el comportamiento de la red sobre la marcha, en lugar de esperar a que se ejecute todo el código.
- Diferenciación automática: esta técnica calcula numéricamente la derivada de una función haciendo pases hacia atrás en las redes neuronales.
- Compatibilidad con Python: debido a que PyTorch se basa en Python, se puede usar con bibliotecas y paquetes populares como NumPy, SciPy, Numba y Cynthon.
Beneficios de PyTorch
El uso de PyTorch puede proporcionar a los desarrolladores los siguientes beneficios:
- Se basa en Python, lo que facilita el aprendizaje y la codificación.
- Permite una depuración sencilla con herramientas populares de Python.
- Es compatible con las principales plataformas en la nube, lo que facilita la ampliación.
- Tiene una pequeña comunidad enfocada en el código abierto.
- Puede exportar modelos de aprendizaje al formato estándar Open Neural Network Exchange (ONNX).
- Tiene una interfaz fácil de usar.
- Ofrece una opción de interfaz de usuario C ++.
PyTorch frente a Tensorflow
PyTorch a menudo se compara con Tensorflow, un marco de aprendizaje profundo desarrollado por Google. Debido a que Tensorflow ha existido por más tiempo, tiene una comunidad más grande de desarrolladores y más documentación.
Sin embargo, PyTorch viene con sus ventajas sobre Tensorflow. PyTorch define gráficos computacionales de forma dinámica, a diferencia del enfoque estático de Tensorflow. Los gráficos dinámicos se pueden manipular en tiempo real en lugar de al final. Además, Tensorflow tiene una curva de aprendizaje más pronunciada ya que PyTorch se basa en Python intuitivo.
Tensorflow puede ser más adecuado para proyectos que requieren modelos de producción y escalabilidad, ya que fue creado con la intención de estar listo para producción. PyTorch es más fácil y liviano de trabajar, lo que lo convierte en una buena opción para crear prototipos rápidamente y realizar investigaciones.
Esto se actualizó por última vez en Agosto de 2019
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