PyTorch là gì? So sánh PyTorch và TensorFlow

Lúc nói tới lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI), Machine Studying và Deep Studying, người ta thường nhắc tới TensorFlow – 1 framework mã nguồn mở cực siêu phổ thông}. Tuy nhiên, đây ko bắt buộc là framework nức tiếng nhất vì vẫn còn PyTorch. Vậy cụ thể PyTorch là gì? Bài viết này sẽ giúp bạn so sánh 2 framework PyTorch và TensorFlow chi tiết.

Tổng quan về PyTorch

PyTorch là gì?

Pytorch là 1 framework mã nguồn mở tương trợ cho Deep Studying được vươn lên là bởi Fb. Cùng có Tensorflow và Keras, đây là 1 trong những framework phổ thông} nhất được dùng trong những bài toán về trí tuệ nhân tạo.

Sở hữu lượng người mua rất nhiều và 1 cùng đồng lớn mạnh, Pytorch đã vươn lên vùng thứ 2 về số lượng người mua chỉ sau Tensorflow vào 5 2019.

Trong nghiên cứu những ứng dụng trí tuệ nhân tạo, Pytorch thường được ưu tiên dùng vì có thể giúp triển khai những bài toán 1 phương pháp dễ dàng. Pytorch tương trợ đắc lực cho những nhà vươn lên là thực hành Debug (gỡ lỗi) và Information Visualize (trực quan hóa dữ liệu) có cơ chế Dynamic Computation Graph.

Những lợi ích lúc dùng PyTorch

  • Mã nguồn mở giúp PyTorch xây dựng 1 cùng đồng lớn mạnh có nguồn tài nguyên chất lượng.
  • Khả năng xử lý đồ họa mạnh mẽ giúp kiểm soát CPU & GPU rõ ràng.
  • Tập hợp nhiều Pythonic tự động nhiên.
  • Dễ dàng xử lý code lúc gặp bug.
  • Có TouchScript giúp triển khai những ứng dụng vào quy mô chế tạo để mở rộng quy mô.
  • Những hàm, cú pháp cơ bản trong Pytorch giúp xử lý những bài toán về AI 1 phương pháp nhanh chóng.
Xem Thêm  Amazon Internet Service (AWS) là gì? Những giải pháp dịch vụ thường được dùng trên AWS

Những đặc điểm cơ bản của PyTorch

Tensor là gì?

Tensor có thể là 1 vectơ hoặc ma trận đa chiều và đại diện cho những loại dữ liệu. Đa số những giá trị trong 1 tensor sẽ có kiểu dữ liệu y chang nhau. Hình dạng của dữ liệu cũng là kích thước những mảng hoặc ma trận.

Tensor cũng có thể được xử lý bởi CPU hoặc GPU để giúp hoạt động nhanh hơn. Có nhiều loại Tensor khác nhau như Float Tensor, Double Tensor, Half Tensor, Int Tensor và Lengthy Tensor. PyTorch dùng Float Tensor 32-bit khiến mặc định.

Những hoạt động toán học

Code để thực hành những phép toán trong PyTorch cũng giống như trong Numpy (1 thư viện toán học phổ thông} của Python). Người mua cần khởi tạo 2 Tensor và thực hành những phép toán như cùng, trừ, nhân và chia có chúng.

Dynamic Computation Graph

Những đồ thị tính toán trong PyTorch cho phép framework tính toán những giá trị gradient cho những Neural Community được xây dựng. PyTorch dùng Dynamic Computation Graph cho phép người mua có thể xây dựng xen kẽ và định giá đồ thị. Bên cạnh ra, dạng đồ thị này còn thân thiện có Debug vì cho phép thực thi code từng dòng.

Tóm lại, Dynamic Computation Graph là 1 tính năng quan yếu khiến cho PyTorch trở nên lựa chọn ưu tiên trong ngành.

Datasets và DataLoader

Làm cho việc có bộ dữ liệu lớn bắc buộc tải hầu hết dữ liệu vào bộ nhớ trong 1 lần duy nhất để tiết kiệm thời kì. Điều này gây ra tình trạng đầy bộ nhớ và những chương trình chạy chậm.

Xem Thêm  Zip Code là gì? Tìm hiểu về khái niệm và lịch sử ra đời của Zip Code

PyTorch phân phối 2 dữ liệu ban đầu là DataLoader và Dataset cho phép người mua dùng dữ liệu của riêng họ cũng như những tập dữ liệu được tải trước.

Khởi tạo ma trận

Để khởi tạo ma trận có những số ngẫu nhiên trong PyTorch, bạn sẽ dùng hàm randn () và phân phối 1 tensor chứa đầy những số ngẫu nhiên. Những phép toán ma trận cơ bản và phép toán chuyển vị trong PyTorch cũng tương tự động như NumPy.

Những module phổ thông} của PyTorch

Autograd

Autograd là module phân biệt tự động động của PyTorch. Module này tạo ra 1 đồ thị xoay chiều có hướng có 1 Tensor đầu vào và 1 tensor đầu ra.

Optim

Optim là 1 package deal có những thuật toán được viết sẵn cho những trình tối ưu hóa, có thể được dùng để xây dựng Neural Community (Mạng nơ-ron nhân tạo trong AI)

nn

nn bao gồm những class khác nhau giúp xây dựng những mô hình Neural Community. Đa số những module trong PyTorch đều là những subclass của nn.

So sánh PyTorch có TensorFlow

TensorFlow là gì?

Tensorflow là 1 framework mã nguồn mở, được dùng để tính toán Machine Studying quy mô lớn. Framework này dùng Python để phân phối 1 API front-end hữu ích cho việc xây dựng những ứng dụng, đồng thời thực thi những ứng dụng đấy bằng ngôn ngữ C++ để đạt hiệu suất cao hơn.

PyTorch có TensorFlow – framework nào phải chăng hơn?

Cả TensorFlow và PyTorch đều phân phối những bản tóm tắt hữu ích giúp dễ dàng vươn lên là những mô hình ứng dụng. Tuy nhiên, PyTorch có phương pháp tiếp cận “pythonic” và hướng đối tượng hơn, trong lúc TensorFlow phân phối nhiều tùy thuộc} chọn.

PyTorch được dùng cho nhiều dự án Deep Studying hiện nay và sự phổ thông} của framework này ngày càng nâng cao trong những nhà nghiên cứu AI. Lúc những nhà nghiên cứu bắc buộc tính linh hoạt, khả năng Debug và thời kì huấn luyện ngắn, họ thường chọn PyTorch. Bên cạnh ra, PyTorch có thể chạy trên Linux, macOS và Home windows.

Xem Thêm  Chiến lược giá là gì? Thí dụ về chiến lược giá của những nhãn hiệu nức tiếng

Mặt khác, nhờ có vào những tính năng đa dạng, TensorFlow cũng là 1 Framework yêu thích của nhiều chuyên gia trong ngành. TensorFlow phân phối hình ảnh trực quan, cho phép những nhà vươn lên là thực hành Debug phải chăng hơn cũng như dễ dàng theo dõi quy trình coaching.

TensorFlow cũng nổi bậc PyTorch trong việc triển khai những Coaching mannequin (huấn luyện mô hình) nhờ có framework TensorFlow Serving. PyTorch ko phân phối framework này nên những nhà vươn lên là cần dùng Django hoặc Flask khiến máy chủ back-end.

Trong lĩnh vực tính toán dữ liệu đồng thời (information parallelism), PyTorch đạt được hiệu suất tối ưu bằng phương pháp dựa vào tương trợ gốc để thực thi ko đồng bộ thông qua Python. Còn có TensorFlow, bạn bắt buộc viết code theo phương pháp thủ công và tối ưu hóa mọi hoạt động để chạy trên 1 thiết bị cụ thể.

Tóm lại, ví dụ new khởi đầu khám phá Deep Studying, bạn nên tìm hiểu PyTorch trước vì sự phổ thông} của framework này trong cùng đồng nghiên cứu. Tuy nhiên, ví dụ đã quen có Machine Studying và Deep Studying cũng như đã tìm kiếm được việc khiến trong ngành, bạn hãy tìm hiểu TensorFlow.

Trên đây là 1 số thông tin cơ bản về PyTorch, 1 framework đang đóng vai trò quan yếu đối có lĩnh vực Deep Studying nói riêng và AI nói chung. Hy vọng sau bài viết này, bạn sẽ có hứng thú để tìm hiểu sâu hơn về PyTorch thông qua những tài liệu khác trên web. Hẹn gặp lại bạn tại những bài viết thú vị khác nhé!

Những câu hỏi thường gặp

CÔNG TY CỔ PHẦN TẬP ĐOÀN TINO

  • Trụ sở chính: L17-11, Tầng 17, Tòa nhà Vincom Heart, Số 72 Lê Thánh Tôn, Phường Bến Nghé, Quận 1, Thành phố Hồ Chí MinhVăn phòng đại diện: 42 Trần Phú, Phường 4, Quận 5, Thành phố Hồ Chí Minh
  • Điện thoại: 0364 333 333Tổng đài miễn phí tổn: 1800 6734
  • Electronic mail: gross [email protected]
  • Web site: www.tino.org