[เรียนรู้อย่างรวดเร็ว] รู้เบื้องต้นเกี่ยวกับ Pytorch ①: ลองใช้คบเพลิง
PyTorch คืออะไร
PyTorch เป็นกรอบการเรียนรู้เชิงลึกที่พัฒนาโดย Facebook เมื่อเทียบกับ TensorFlow และ keras ประชากรผู้ใช้มีขนาดเล็ก แต่มีรูปแบบ Define by run ที่เปิดใช้งานการสร้างเครือข่ายที่ยืดหยุ่น และกำลังเติบโตอย่างรวดเร็วเดิมทีมันเป็นทางแยกของ Chainer แต่เนื่องจากมันแพร่กระจายอย่างกว้างขวางในหมู่นักวิจัยในโลกตะวันตก ดูเหมือนว่า PFN จะหยุด Chainer และร่วมมือและเข้าร่วมการพัฒนา PyTorch
PyTorch มีสองสิ่ง:
・ "Torch" เทียบเท่ากับ NumPy ที่ GPU เร่งความเร็วได้
・แพลตฟอร์มการเรียนรู้เชิงลึกประเภท DefineByRun ที่ยืดหยุ่นและรวดเร็ว
วิธีติดตั้ง PyTorch จากหน้าทางการที่นี่:https://pytorch.org/
รายละเอียดมีอยู่ในบทความภาษาญี่ปุ่นจำนวนมาก (อ้างอิง:รู้เบื้องต้นเกี่ยวกับ PyTorch!6 พื้นฐานที่คุณควรรู้เกี่ยวกับความนิยมที่เฟื่องฟูของ PyTorch)
วิธีใช้ไฟฉาย
ใน Pytorch แม้ว่าคุณจะป้อนข้อมูลประเภท numpy คุณก็ไม่สามารถคำนวณได้ และใช้ประเภทข้อมูล torch.tensor ในการคำนวณดังนั้นจึงต้องสร้างและแปลงข้อมูลด้วยประเภท torch.tensorเกือบจะเป็นตัวเลข แต่ด้วย GPU ของ Nvidia เพื่อการคำนวณที่รวดเร็ว
นอกจากนี้ โมดูล torch ยังมีโครงสร้างข้อมูลสำหรับเทนเซอร์หลายมิติ (เช่น เมทริกซ์ลำดับสูง) ซึ่งสามารถใช้ในการคำนวณเทนเซอร์และการแปลงประเภทได้อย่างมีประสิทธิภาพ
ใน [2]:
・ คุณสามารถตรวจสอบขนาดเทนเซอร์ได้ด้วย .size()
・ สามารถแยกองค์ประกอบเมทริกซ์ได้โดยการแบ่งส่วนรายการ และสามารถจัดการได้ในลักษณะเดียวกับอาร์เรย์แบบ numpy
ใน [3]: สามารถดำเนินการพื้นฐาน เช่น การบวก การลบ และการแยกความแตกต่างได้
ใน [4]: ปรับแต่งอาร์เรย์ด้วย .view()
ใน [5]: สลับกับ numpy
ใน [6]: ส่งผ่านไปยัง (อุปกรณ์) เพื่อคำนวณบน GPU