PyTorch, die Open Source Bibliothek für Projekte

Überblick Features Vorteile Verbundene Case Study

PyTorch wird weitverbreitet angewendet, um Deep Learning (DL) Modelle zu erstellen und zu analysieren, z.B. im Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung oder Computer Vision, was Berechnungen auf sowohl CPUs, als auch GPUs erlaubt. PyTorch ist eine Open Source Machine Learning (ML) Bibliothek für Python, welche den Weg von Research Prototyping bis hin zur Produktbereitstellung beschleunigt, was es zu einer relevanten Lösung für Geschäftsanwendungen macht.

Open Source Projekt

Die ML-Bibliothek, die vom Facebook AI Research Labor (FAIR) entwickelt wurde, ist eine Open Source Lösung, die in einer wachsenden Anzahl von Anwendungen eingesetzt wird. Das PyTorch-Ökosystem wird durch serielle Bibliotheken sowie Torchvision (für Computer Vision), Torchtext (für natürliche Sprachverarbeitung) und sogar Torchaudio (für Klangverarbeitung) ergänzt.

Die Packages bieten fertige Modelle und beliebte Datensätze und vervollständigen damit das ganze Ökosystem. Viele von den Stärken von PyTorch ergeben sich daraus, dass es Open Source ist, da es die Summe unzählbarer Beiträge von Machine Learning-Entwicklern und Forschern weltweit darstellt. PyTorch entwickelt sich genauso wie die Community dahinter sich entwickelt und ist praktisch uneingeschränkt, wenn es um die Erstellung von DL/ML-Lösungen geht.

Von Forschung zur Produktion

Das TorchScript verbindet die vereinte Forschung mit dem Produktionsframework. Die Transformation der PyTorch-Module in eine produktionsfreundliche Form mit TorchScript erlaubt es Modelle schneller auszuführen, unabhängig von Python-Runtime zu werden und die Leistung zu verbessern.

Python Style

Es wurde gestaltet um reibungslos mit dem Python-Ökosystem zu funktionieren und kann mit beliebten Python-Paketen genutzt werden.

Mixed-Precision-Training

PyTorch unterstützt die Methodologie für Mixed-Precision-Training, indem es einfachgenaue und halbgenaue Formate kombiniert.

Libtorch Bibliothek-Kern

Es wurde hauptsächlich in C++ geschrieben, um eine bessere Performance zu erreichen.

CUDA Unterstützung

GPUs erlauben 50x oder größere Speed-Ups im Vergleich zu CPU-Berechnungen.

Distributed Data Parallelism

Dieses Feature erlaubt es Modelle auf verschiedenen Maschinen auszuführen, um Projekte zu skalieren.

Schnelle & einfache Ausführung

PyTorch strebt an das Schreiben und die Nutzung von Modellen so einfach und produktiv wie möglich zu machen.

Schnelle Entwicklung

Es bietet ein starkes und stetig wachsendes Ökosystem.

Weit verbreitete Nutzung

Die Einführung von PyTorch z.B. durch Microsoft und OpenAI versichert, dass es weiterentwickelt wird.

Cloud Partner

Es gibt die Möglichkeit PyTorch in einer Vielzahl von Cloud-basierten Umfeldern von bekannten Anbietern bereitzustellen.

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Aufbau langfristiger Partnerschaften

Dynamische Computational Graphs

Das Verhalten kann in der Laufzeit dynamisch verändert werden, was eine effiziente Modelloptimierung fördert. Dies erlaubt große Flexibilität und unterstützt die Einführung von vielen neuen Architekturen.

Modulares Design

Module repräsentieren neuronale Netzwerke und sind grundlegend für PyTorch. Module sind individuelle Operationen, welche die Bausteine der neuronalen Netzwerke repräsentieren, im DL werden diese Layers genannt. Module kann man leicht bearbeiten und transformieren, um schnell jede Art von Modell zu bauen.

Tensoren

PyTorch nutzt spezielle Datenstrukturen die Tensoren heißen, um multidimensionale Zahlenarrays zu speichern und zu bearbeiten. Sie ähneln NumPy Arrays, können aber auf GPUs bearbeitet werden, was die Berechnungen erheblich beschleunigt.

Automatische Differenzierung für das Training und die Auswertung von neuronalen Netzwerken

Die automatische Differenzierung wertet die Ableitungen von Funktionen in neuronalen Netzwerken aus. PyTorch enthält das Autograd-Paket, welches diese Funktionalität bietet, um Prozesse zu automatisieren und Computational Graphs mit Knoten zu erstellen, die mathematischen Berechnungen entsprechen.

Einfaches Debugging

Die Verbindung zwischen PyTorch und Python erlaubt die Möglichkeit die Debugging-Tools des Letzteren anzuwenden. PyTorch bietet die Wahl jegliche Variable im Debugger einzusehen oder einfach den Status auszugeben.

Bequemer Zugang zu Daten

Die Möglichkeit praktisch jede Art von Daten zu laden – der User kann leicht vorgeladene Datensätze sowie eigene Daten mithilfe von benutzerdefnierten DataLoadern nutzen.

Vortrainierte Modelle

Immer wenn gebräuchliche Modelle benötigt werden müssen Forscher keine offenen Türen aufbrechen, sondern können völlig frei bereits existierende, vortrainierte neuronale Netzwerke übernehmen.

Mühelose Übernahme

Eine realistische Lernkurve und intuitives API machen aus PyTorch eine Lösung die unter Ihren Python-Entwicklern einfach zu übernehmen ist. Schnell einzuführen statt ähnlichen Lösungen – ein “Plug and Play” mit allem eingebaut und minimaler Konfiguration.

Reduzierte Entwicklungszeit

Dank der engen Verbindung mit Python und einer ähnliche Syntax, unterstützt PyTorch Produktivität. Ausgestattet mit einem simplen Interface und API, läuft das Umfeld reibungslos auf Windows und Linux. Weniger Mühe, mehr Arbeit gemacht.

Die PyTorch Community

Die sich dynamisch vergrößernde Community von PyTorch-Nutzern ist als ein freundliches und hilfsbereites Umfeld für Entwickler und Forscher bekannt. Das dahinterstehende Forum ist voller Tipps wenn es darum geht wie man verschiedene Architekturen nutzt, weshalb es der richtige Ort für Ihr Team ist, um Antworten und Unterstützung zu erhalten.

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.

Unser Team entwickelt höchstmoderne Projekte und bindet die neuesten Technologien sowie PyTorch ein, um die Bedürfnisse unserer Kunden komplett zu erfüllen. Wir nutzen PyTorch um neuronale Netzwerkmodelle zu erstellen und sie im Prozess der Erstellung von Lösungen sowie Computer Vision und natürlicher Sprachverarbeitung zu trainieren, validieren und zu testen.

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