[التعلم السريع] مقدمة إلى Pytorch ①: حاول التعامل مع الشعلة
ما هو PyTorch؟
PyTorch هو إطار عمل تعليمي عميق تم تطويره بواسطة Facebook. بالمقارنة مع TensorFlow و keras ، فإن عدد المستخدمين صغير ، لكنه يتميز بتنسيق Define by run الذي يسمح ببناء شبكة مرنة ، وينمو بسرعة الآن.في الأصل كانت شوكة تشينر ، ولكن نظرًا لانتشارها على نطاق واسع للباحثين في أوروبا والولايات المتحدة مقدمًا ، يبدو أن جانب PFN قد أوقف الآن تشينر وتعاون معه وانضم إلى تطوير PyTorch.
يتميز PyTorch بالميزتين التاليتين.
・ "Torch" مكافئ لـ NumPy يمكن تسريعها بواسطة GPU
・ مرنة وسريعة من نوع DefineByRun للتعلم العميق
كيفية تثبيت PyTorch من هذه الصفحة الرسمية:https://pytorch.org/
التفاصيل وما إلى ذلك مغطاة في العديد من المقالات اليابانية (المرجع:الشروع في العمل مع PyTorch!6 المعرفة الأساسية التي تحتاج إلى معرفتها حول تزايد شعبية PyTorch)
كيفية استخدام الشعلة
في Pytorch ، حتى إذا قمت بإدخال بيانات من نوع numpy ، فلا يمكن حسابها ، ويتم إجراء الحساب باستخدام نوع البيانات المسمى torch.tensor.لذلك ، من الضروري إنشاء البيانات وتحويلها بنوع torch.tensor.إنه يشبه numpy تقريبًا ، لكنه قادر على إجراء عمليات سريعة على وحدة معالجة الرسومات الخاصة بـ Nvidia.
بالإضافة إلى ذلك ، تحتوي وحدة الشعلة على هيكل بيانات موتر متعدد الأبعاد (مثل مصفوفة عالية الترتيب) ، مما يتيح حساب موتر فعال وتحويل النوع.
في 2]:
・ يمكنك التحقق من حجم الموتر باستخدام .size ()
- يمكن استخلاص عناصر المصفوفة عن طريق تقطيع القائمة ويمكن معالجتها بنفس طريقة التعامل مع المصفوفة المعقدة.
في 3]: يمكن إجراء العمليات الأساسية مثل الجمع / الطرح المتبقي والتفاضل
في 4]: تغيير شكل المصفوفة باستخدام .view ()
في 5]: يمكن تحويلها من وإلى numpy
في 6]: للحساب على GPU ، مرر باستخدام .to (الجهاز)