이 문서는 Google Cloud Translation API를 사용해 자동 번역되었습니다.
어떤 문서는 원문을 읽는게 나을 수도 있습니다.
PyTorch는 Facebook의 AI 연구소에서 개발한 딥 러닝 프레임워크입니다. 딥 러닝 모델을 구축하고 교육하는 데 사용되며 빠르고 유연하며 사용자 친화적으로 설계되었습니다.
PyTorch는 과학 컴퓨팅 프레임워크인 Torch를 기반으로 하는 Python용 오픈 소스 기계 학습 라이브러리입니다. Convolutional Neural Network, Recurrent Neural Network, Reinforcement Learning 등 딥 러닝을 위한 다양한 알고리즘을 제공합니다. 라이브러리는 속도, 유연성 및 사용자 친화성에 중점을 두고 사용하기 쉽게 설계되었습니다.
PyTorch는 동적 계산 그래프를 기반으로 구축되어 쉽게 디버깅하고 빠르게 교육할 수 있습니다. 또한 분산 교육을 지원하여 여러 GPU 및 머신에서 모델을 교육할 수 있습니다. PyTorch는 데이터 전처리 및 시각화를 위한 도구 라이브러리뿐만 아니라 다양한 사전 훈련된 모델 및 데이터 세트를 제공합니다.
PyTorch는 연구 및 산업 분야에서 널리 사용되며 사용 편의성과 유연성으로 인해 개발자들 사이에서 인기가 있습니다. 또한 자연어 처리, 컴퓨터 비전 및 로봇 공학과 같은 응용 프로그램에도 사용됩니다.
PyTorch는 2016년 페이스북의 AI 연구소에서 처음 개발되었습니다. 2017년 오픈 소스 라이브러리로 공개되었습니다. 공개 이후 가장 인기 있는 딥 러닝 프레임워크 중 하나가 되었으며, 전 세계 연구원, 개발자 및 기업에서 사용하고 있습니다. 세계.
PyTorch는 딥 러닝 모델을 구축하고 교육하기 위한 다양한 도구를 제공합니다. 컨볼루션 신경망, 순환 신경망 및 강화 학습을 지원합니다. 또한 연구 및 개발에 사용하기 위해 사전 학습된 다양한 모델과 데이터 세트를 제공합니다.
PyTorch는 빠르고 유연하며 사용자 친화적으로 설계되었습니다. 동적 계산 그래프를 기반으로 구축되어 쉽게 디버깅하고 빠르게 교육할 수 있습니다. 또한 분산 교육을 지원하여 여러 GPU 및 머신에서 모델을 교육할 수 있습니다.
이 예에서는 PyTorch를 사용하여 이미지 분류를 위한 간단한 CNN(컨볼루션 신경망)을 구축합니다. 우리는 10개의 클래스에 60,000개의 32x32 컬러 이미지로 구성된 CIFAR-10 데이터 세트를 사용할 것입니다.
먼저 필요한 라이브러리를 가져옵니다.
import torch
import torchvision
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
다음으로 CNN 모델을 정의합니다.
class CNN(nn.Module):
def __init__(self):
super(CNN, self).__init__()
self.conv1 = nn.Conv2d(3, 6, 5)
self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)
self.conv2 = nn.Conv2d(6, 16, 5)
self.fc1 = nn.Linear(16 * 5 * 5, 120)
self.fc2 = nn.Linear(120, 84)
self.fc3 = nn.Linear(84, 10)
def forward(self, x):
x = self.pool(F.relu(self.conv1(x)))
x = self.pool(F.relu(self.conv2(x)))
x = x.view(-1, 16 * 5 * 5)
x = F.relu(self.fc1(x))
x = F.relu(self.fc2(x))
x = self.fc3(x)
return x
마지막으로 모델을 학습시킵니다.
# Load the data
transform = transforms.Compose([transforms.ToTensor(),
transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))])
trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transform)
trainloader = torch.utils.data.DataLoader(trainset, batch_size=4, shuffle=True, num_workers=2)
testset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=False, download=True, transform=transform)
testloader = torch.utils.data.DataLoader(testset, batch_size=4, shuffle=False, num_workers=2)
# Initialize the model
model = CNN()
# Define the loss function and optimizer
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=0.001, momentum=0.9)
# Train the model
for epoch in range(2): # loop over the dataset multiple times
running_loss = 0.0
for i, data in enumerate(trainloader, 0):
# get the inputs; data is a list of [inputs, labels]
inputs, labels = data
# zero the parameter gradients
optimizer.zero_grad()
# forward + backward + optimize
outputs = model(inputs)
loss = criterion(outputs, labels)
loss.backward()
optimizer.step()
# print statistics
running_loss += loss.item()
if i % 2000 == 1999: # print every 2000 mini-batches
print('[%d, %5d] loss: %.3f' %
(epoch + 1, i + 1, running_loss / 2000))
running_loss = 0.0
print('Finished Training')
PyTorch는 사용 용이성, 유연성 및 속도를 포함하여 많은 장점을 가지고 있습니다. 또한 다양한 사전 훈련된 모델 및 데이터 세트와 데이터 사전 처리 및 시각화를 위한 도구 라이브러리를 통해 매우 사용자 친화적입니다.
그러나 PyTorch에는 몇 가지 단점이 있습니다. TensorFlow와 같은 다른 딥 러닝 프레임워크만큼 널리 사용되지 않으며 많은 기능과 도구가 없습니다. 또한 일부 다른 프레임워크만큼 대규모 애플리케이션에 적합하지 않습니다.
PyTorch는 Facebook의 AI 연구소에서 개발한 과학 컴퓨팅 프레임워크인 Torch와 밀접한 관련이 있습니다. Torch는 컴퓨터 비전, 자연어 처리 및 로봇 공학을 포함한 광범위한 응용 분야에 사용됩니다. PyTorch 개발에도 사용됩니다.
PyTorch는 TensorFlow, Caffe 및 Theano와 같은 다른 딥 러닝 프레임워크와도 관련이 있습니다. 이러한 모든 프레임워크는 딥 러닝 모델을 구축하고 교육하는 데 사용되며 빠르고 유연하며 사용자 친화적으로 설계되었습니다.
PyTorch는 연구 및 산업 분야에서 널리 사용되며 사용 편의성과 유연성으로 인해 개발자들 사이에서 인기가 있습니다. 자연어 처리, 컴퓨터 비전 및 로봇 공학과 같은 응용 프로그램에 사용됩니다. 또한 Google, Microsoft 및 Amazon과 같은 회사에서 딥 러닝 프로젝트에 사용합니다.