Definition Was ist PyTorch?

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PyTorch ist eine auf Deep Learning ausgerichtete Open-Source-Programmbibliothek für die universell nutzbare Programmiersprache Python. Sie basiert auf der bereits seit 2002 existierenden Bibliothek Torch, die in der Skriptsprache LUA verfasst ist.

PyTorch unterstützt unterschiedlichste Architekturen für neuronale Netze, angefangen von simplen linearen Regressionsalgorithmen über hochkomplexe Convolutional Neural Networks (CNN) bis hin zu generativen Transformermodellen für die Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) und Computer Vision. Entwickelt wurde die Programmbibliothek vom Facebook-Forschungsteam für Künstliche Intelligenz. Seit 2022 steht sie unter Obhut der PyTorch Foundation, die zur Linux Foundation gehört.

Elemente und Funktionen von PyTorch

PyTorch besteht aus mehreren Bibliotheken und Plattformen, die für maschinelles Lernen genutzt werden. Zu den wichtigsten Elementen und Funktionen gehören:

• Design und Entwicklung von Modellen zur maschinellen Erkennung und Verarbeitung natürlicher Sprache

• Umgang mit abweichenden Trainingsdaten

• Texterkennung, Bilderkennung, Tabellenkalkulation, kollaboratives Filtern

• Compileroptimierung und Codegenerierung neuronaler Netzwerkgraphen

• Gauß-Prozesse mit Berechnung durch den Grafikprozessor

• Trainieren künstlicher neuronaler Netze

• Austausch großer Datensets für das Training und zum Testen von Deep-Learning-Anwendungen

• Quantencomputing im Bereich maschinelles Lernen,

• automatisches Differenzieren und Optimieren

• Statistik-, Prognosen- und Wahrscheinlichkeitsrechnung

Module von PyTorch

Zum Erstellen und Optimieren von Deep-Learning-Modellen verwendet PyTorch drei Hauptklassen von Modulen.

Das Modul Autograd ermöglicht automatische Berechnungen von Gradienten für Tensoroperationen. Es zeichnet Vorwärtsberechnungen auf, die es dann rückwärts abspielt, um Gradienten zu rechnerisch zu ermitteln. Diese Methode bietet Vorteile beim Aufbau neuronaler Netze, da sich hiermit differenzielle Parameterkorrekturen parallel zum Vorwärtssuchlauf errechnen lassen. Um Autograd zu verwenden, müssen die Tensoren, für die zu ermittelnden Gradienten lediglich mit dem Attribut "requires_grad=True" versehen werden.

Das Optim-Modul implementiert eine Sammlung von Optimierungsalgorithmen zum Anpassen der Gewichte neuronaler Netze während des Trainings. Diese Algorithmen helfen dabei, die Genauigkeit des Modells zu verbessern und die Verlustfunktion zu minimieren. Zu den Hauptfunktionen von Optim zählen die Gradientenaktualisierung, die Learning-Rate-Anpassung, das Statusmanagement und die gleichzeitige Optimierung mehrerer Parametergruppen mit verschiedenen Hyperparametern.

Das nn-Modul bietet eine Vielzahl vorgefertigter Klassen und Funktionen, welche die Implementierung neuronaler Netzwerke erleichtern. In torch.nn können Module und Schichten definiert werden, die als Bausteine neuronaler Netzwerke dienen. Die Hauptkomponenten sind Layer, funktionale APIs, Verlustfunktionen, Funktionen zum Initialisieren der Gewichte in neuronalen Netzwerken und Container, die das Ausführen mehrerer Layer nacheinander ermöglichen oder beim Verwalten von Layer-Sammlungen helfen.

Ausführungsmöglichkeiten von PyTorch

PyTorch kann sowohl in der Cloud als auch direkt am PC ausgeführt werden. Für den lokalen Einsatz muss zusätzlich Python installiert werden. Zu den Cloud-Plattformen, die PyTorch ausführen können, zählen Microsoft Azure, Google Cloud und Amazon Web Services.

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