یک کتابخانه متنگشوده برای یادگیری ماشینی و یادگیری طراحی سایت در مشهد عمیق میباشد که بوسیله Facebook AI Research (FAIR) پیشرفته میباشد. PyTorch به گویش اپنویسی پایتون درج شده میباشد و تحت عنوان یک کدام از دوست داستنیترین کتابخانههای یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق شناخته میشود.
PyTorch برای کاربردهای گوناگونی برای مثال تشخیص رخ، پردازش لهجه طبیعی، تصویربرداری پزشکی، خودروهای خودران و بازیهای کامپیوتری به عمل میرود. به جهت انعطافپذیری و ساختار دینامیکی خویش، PyTorch در دور و برهای تحقیقاتی و کاربردهایی که نیاز به تغییرات متنوع و تستهای مکرر دارا هستند بسیار دوستداشتنی میباشد.
خصوصیتهای کلیدی PyTorch عبارتند از:
انعطافپذیری: PyTorch دارنده ساختار دینامیکی میباشد که به یوزرها قابلیت و امکان پیاده سازی و پیادهسازی معماریهای متفاوت کانالهای عصبی را می دهد. این انعطافپذیری منجر میگردد که PyTorch برای پژوهش ها و اکتشافات در حوزه یادگیری عمیق مطلوب باشد.
پردازش برابر: مانند TensorFlow، PyTorch نیز از پردازش برابر بر روی واحدهای پردازش مرکزی (CPU) و واحدهای پردازش گرافیکی (GPU) مدد مینماید، که با گاز بخشیدن به مراحل یادگرفتن و پیشبینی سبکهای یادگیری ماشینی امداد مینماید.
جامعه کاربری فعال: PyTorch دارنده یک جامعه کاربری گران قدر و فعال میباشد که به پیشرفت و بهبود این کتابخانه یاری مینمایند. این سبب می شود که مستندات، یادگرفتنها و منابع متنوعی برای یادگیری و عمل با PyTorch در دسترس قرار داشته باشد.
پیشرفتپذیری: PyTorch به راحتی قابل گسترش میباشد و یوزرها میتوانند گونه های متعدد سازوکارها، توابع و سبکهای یادگیری ماشینی را به آن اضافه نمایند.
مخلوط با بقیه کتابخانهها: PyTorch به راحتی با بقیه کتابخانههای یادگیری ماشینی مانند Scikit-learn و ابزارهای داده کاوی قابل مخلوط میباشد. همینطور، PyTorch با کتابخانههای مرتبط با پردازش تصویر و پردازش گویش طبیعی مانند OpenCV و spaCy همیاری نیکی داراست.
ابزارهای تجسمی و یادگرفتنها: PyTorch دارنده ابزارهای تجسمی مانند TensorBoardX میباشد که یوزرها میتوانند از آن برای مشاهده و نظارت روند فراگیری، کارایی سبکها و دیگر معیارهای تلاش به طور گرافیکی به کارگیری نمایند. همینطور، PyTorch دارنده گروهای از فراگیریها و مستندات میباشد که یوزرها را در پروسه یادگیری و فعالیت با این کتابخانه امداد مینماید.
یک کتابخانه متنگشوده برای یادگیری ماشینی و یادگیری طراحی سایت در مشهد عمیق میباشد که بوسیله Facebook AI Research (FAIR) پیشرفته میباشد. PyTorch به گویش اپنویسی پایتون درج شده میباشد و تحت عنوان یک کدام از دوست داستنیترین کتابخانههای یادگیری ماشینی و یادگیری عمیق شناخته میشود.
PyTorch برای کاربردهای گوناگونی برای مثال تشخیص رخ، پردازش لهجه طبیعی، تصویربرداری پزشکی، خودروهای خودران و بازیهای کامپیوتری به عمل میرود. به جهت انعطافپذیری و ساختار دینامیکی خویش، PyTorch در دور و برهای تحقیقاتی و کاربردهایی که نیاز به تغییرات متنوع و تستهای مکرر دارا هستند بسیار دوستداشتنی میباشد.
خصوصیتهای کلیدی PyTorch عبارتند از:
انعطافپذیری: PyTorch دارنده ساختار دینامیکی میباشد که به یوزرها قابلیت و امکان پیاده سازی و پیادهسازی معماریهای متفاوت کانالهای عصبی را می دهد. این انعطافپذیری منجر میگردد که PyTorch برای پژوهش ها و اکتشافات در حوزه یادگیری عمیق مطلوب باشد.
پردازش برابر: مانند TensorFlow، PyTorch نیز از پردازش برابر بر روی واحدهای پردازش مرکزی (CPU) و واحدهای پردازش گرافیکی (GPU) مدد مینماید، که با گاز بخشیدن به مراحل یادگرفتن و پیشبینی سبکهای یادگیری ماشینی امداد مینماید.
جامعه کاربری فعال: PyTorch دارنده یک جامعه کاربری گران قدر و فعال میباشد که به پیشرفت و بهبود این کتابخانه یاری مینمایند. این سبب می شود که مستندات، یادگرفتنها و منابع متنوعی برای یادگیری و عمل با PyTorch در دسترس قرار داشته باشد.
پیشرفتپذیری: PyTorch به راحتی قابل گسترش میباشد و یوزرها میتوانند گونه های متعدد سازوکارها، توابع و سبکهای یادگیری ماشینی را به آن اضافه نمایند.
مخلوط با بقیه کتابخانهها: PyTorch به راحتی با بقیه کتابخانههای یادگیری ماشینی مانند Scikit-learn و ابزارهای داده کاوی قابل مخلوط میباشد. همینطور، PyTorch با کتابخانههای مرتبط با پردازش تصویر و پردازش گویش طبیعی مانند OpenCV و spaCy همیاری نیکی داراست.
ابزارهای تجسمی و یادگرفتنها: PyTorch دارنده ابزارهای تجسمی مانند TensorBoardX میباشد که یوزرها میتوانند از آن برای مشاهده و نظارت روند فراگیری، کارایی سبکها و دیگر معیارهای تلاش به طور گرافیکی به کارگیری نمایند. همینطور، PyTorch دارنده گروهای از فراگیریها و مستندات میباشد که یوزرها را در پروسه یادگیری و فعالیت با این کتابخانه امداد مینماید.