Computer Vision
Neuronale Netzwerke können bei solchen Aufgaben wie Objekterkennung, Klassifizierung, Tracking und Bildsegmentierung eingesetzt werden. In solchen Fällen bietet das Torchvision-Paket, als Teil des PyTorch-Ökosystems, die notwendigen Funktionalitäten. Die Bibliothek besteht aus weit verbreiteten vortrainierten Modellen, beliebten Datensätzen, Modellarchitekturen und üblichen Bildtransformationen für Computer Vision.
Autonome Fahrzeuge
Tesla und Uber übernehmen PyTorch, um neuronale Netzwerke zu bauen und verändern die Autoindustrie vor unseren Augen. Die Revolution der selbstfahrenden Fahrzeuge wäre nicht möglich ohne viele Multitasking-Modelle anzusammeln, um eine Menge an Verkehrsdaten zu sammeln. Ingenieure können trainierte neuronale Netzwerke so integrieren, damit sie effizient in Autos laufen, um Reaktionen in Echtzeit in allen möglichen Szenarien zu bieten.
Roboterlösungen in industriellen Anwendungen
Lösungen die mit PyTorch gebaut sind erhöhen die Effizienz in vielerlei Branchen und Landwirtschaft ist keine Ausnahme. Smarte Maschinen reduzieren die Arbeitslast von Landwirten, indem sie ihnen erlauben Unkraut zu jäten, Kosten zu reduzieren und zu nachhaltiger Landwirtschaft beizusteuern, indem sie weniger Pestizide anwenden. In solchen Fällen ist PyTorch der Grundstein von Computer Vision und Machine Learning Systemen, welche die Ernte von dem Unkraut unterscheiden und Letzteres als Ziel der Sprühung erkennen.
Künstliche Datengenerierung
GANs, generative Modelle, werden mit zwei gegensätzlichen neuronalen Netzwerken trainiert, eines lernt neue Datenproben zu generieren, während das andere die echten Beispiele von den generierten erkennt. Diese Arten von Modellen können auch solche Prozesse durchführen wie die Generierung und Veränderung von Portraits, die Übersetzung von Fotos in Gemälde-artige Bilder, die Durchführung von Text-zu-Bild Übersetzungen oder sogar Video-Rekonstruktionen von Fotos.
Natürliche Sprachverarbeitung
Maschinen zu trainieren menschliche Sprachen zu erkennen und zu verstehen hat verschiedene reale Anwendungen. Algorithmen beizubringen eine semantische Suche basierend auf natürlicher Sprachverarbeitung durchzuführen erlaubt es nicht nur Wörter zu verstehen, sondern ganze Sätze und Dokumente, um notwendige Informationen zu sammeln, Prozesse zu optimieren und die Arbeitsbelastung von menschlichem Personal zu reduzieren. Im Falle von automatischer Textklassifizierung, oder sogar Übersetzung, könnte das Torchtext-Paket nützlich sein. Torchtext enthält vorgebaute, generische Loader für beliebte Datensätze und Textressourcen, inklusive Vokabular-Objekte.
