PyTorch là gì?
Pytorch là gì? Đây là framework mã nguồn mở hỗ trợ đắc lực Deep Learning trong các vấn đề trí tuệ nhân tạo. Được phát triển bởi Facebook, Pytorch có giao diện cao cấp dễ sử dụng để xây dựng và đào tạo mang lưới thần kinh. Được thiết kế linh hoạt và thân thiện người dùng, Pytorch được các nhà nghiên cứu ưa chuộng.
Với sự trợ giúp của Thư viện Torch và được phát triển để hỗ trợ các biểu đồ tính toán động, Pytorch cho phép xây dựng các mô hình phức tạp một cách linh hoạt và dễ dàng.
Sở hữu lượng người dùng và cộng đồng mạnh mẽ, Pytorch cung cấp cho người dùng nhiều tài liệu học thuật chuyên sâu, giúp triển khai các bài toán, hỗ trợ các nhà phát triển thực hiện gỡ lỗi với việc sử dụng IDE PyCharm.
Đặc biệt, Pytorch rất thành thạo trong việc tăng tốc CPU và GPU, xử lý các tensor,… PyTorch tận dụng khả năng tăng tốc phần cứng từ đó tăng tốc các phần liên quan đến việc đào tạo deep learning. Điều này giúp xử lý các tập dữ liệu lớn nhanh chóng.
Tham khảo thêm: Dịch vụ Thuê máy chủ VPS với CPU Intel Thế Hệ Mới tốc độ cao
Ưu nhược điểm của Pytorch
Chúng ta cùng tìm hiểu một số ưu nhược điểm nổi bật của Pytorch trước khi đến với các trường hợp nên sử dụng PyTorch nhé!
Ưu điểm của Pytorch
- Dễ học, hỗ trợ viết mã đơn giản hơn
- Bộ API phong phú để mở rộng Thư viện Pytorch.
- Có hỗ trợ biểu đồ tính toán động.
- Linh hoạt, nhanh chóng và tối ưu hóa quá trình nghiên cứu mô hình.
- Có hỗ trợ GPU và CPU.
- Dễ dàng gỡ lỗi bằng IDE PyCharm và các tool khác
- Hỗ trợ nền tảng đám mây.
Hạn chế của Pytorch
Do mới ra đời năm 2016 nên Pytorch còn khá mới mẻ với nhiều người dùng. Thiếu các công cụ giám sát và trực quan như bảng tensor.
Ngoài ra, so với các Framework khác thì Pytorch có cộng đồng nhà phát triển số lượng hạn chế hơn.
Tại sao Pytorch được cộng đồng các nhà nghiên cứu ưa chuộng?
Mặc dù ra đời sau các Frameword khác như TensorFlow và Keras nhưng Pytorch đã có cho mình chỗ đứng nhất định trong cộng đồng các nhà nghiên cứu bởi lý do sau:
So với Keras và TensorFlow thì Pytorch, với tính năng hỗ trợ autograd của nó đã giúp các nhà nghiên cứu tùy chỉnh linh hoạt, dễ dàng tùy theo từng trường hợp. Hơn nữa, Pytorch còn cung cấp cho người dùng toàn quyền kiểm soát vòng lặp đào tạo.
PyTorch có một cộng đồng người dùng và cộng tác viên đông đảo, cung cấp nhiều tài nguyên và hỗ trợ người dùng trong các cuộc nghiên cứu. Đặc biệt, PyTorch còn có thể dễ dàng tích hợp với các thư viện khác như NumPy và Caffe2 để triển khai các mô hình trong nhiều môi trường khác nhau.
Ứng dụng của Pytorch
Như đã nói ở trên, Pytorch đang là framework được sử dụng phổ biến hiện nay trong việc hỗ trợ nhiều công việc như:
- Thị giác máy tính (Computer Vision): Pytorch được sử dụng cho các ứng dụng như phân đoạn ngữ nghĩa, nhận dạng đối tượng và phân loại hình ảnh.
- Natural Language Processing (NLP) – Phân tích ngôn ngữ tự nhiên: Pytorch là lựa chọn hoàn hảo cho các tác vụ NLP để phân tích tình cảm, dịch thuật, tổng hợp văn bản vì nó cung cấp khả năng xử lý và mô hình hóa dữ liệu văn bản.
- Research (Nghiên cứu): Pytorch được sử dụng để nghiên cứu đa lĩnh vực từ Computer Vision, NLP và học chuyên sâu. Với biểu đồ linh động và có sự hỗ trợ các lớp tùy chỉnh khiến Pytorch phù hợp nhất để tạo mẫu thử nghiệm nhanh chóng.
- Deep Learning: Cung cấp bộ công cụ toàn diện để xây dựng và đào tạo mạng lưới thần kinh cao cấp. Nó có sẵn các mô hình được đào tạo trước để học chuyển tiếp, rút ngắn thời gian đào tạo cho một nhiệm vụ mới.
- Reinforcement Learning: Pytorch hỗ trợ học tăng cười thông qua thư viện học tăng cường, PyTorch RL.
Một số khái niệm liên quan Pytorch
Pytorch lightning là gì?
PyTorch Lightning là công cụ hữu ích của PyTorch giúp đơn giản hóa quá trình đào tạo và kỹ thuật mô hình, được triển năm 2019. Lightning là một framework cao cấp, giúp tóm tắt các chi tiết triển khai để bạn có thể tập trung vào việc xây dựng các mô hình quan trọng hơn.
PyTorch hooks là gì?
Hooks là nơi lắng nghe một events, sử dụng để lắng nghe các sự kiện xảy ra với model. Khi một trggier method sử dụng hooks có thể gửi trả các kết quả cho từng thay đổi đến hooks. Nó có thể ghi lại được cả giá trị của biến tại các mộc thời gian trước và sau quá trình backward bởi giải thuật Gradient Descent. PyTorch Hooks là công cụ hữu ích để các bạn debug mô hình AI khi sử dụng PyTorch.
Kết luận
Trên đây, LANIT đã chia sẻ đến bạn đọc chi tiết các vấn đề về Pytorch là gì? Ưu nhược điểm của Pytorch cũng như ứng dụng của Pytorch. Đây được xem là framework được các nhà nghiên cứu ưa chuộng với nhiều lợi ích mang lại. Chúng tôi hy vọng với những thông tin trên hữu ích với những người lần đầu tìm hiểu về Pytorch để nghiên cứu.
Chúc bạn thành công!
