PyTorch est une bibliothèque logicielle Python open source d'apprentissage machine qui s'appuie sur développée par Meta.
PyTorch est gouverné par la PyTorch Foundation.
PyTorch permet d'effectuer les calculs tensoriels nécessaires notamment pour l'apprentissage profond (deep learning). Ces calculs sont optimisés et effectués soit par le processeur (CPU) soit, lorsque c'est possible, par un processeur graphique (GPU) supportant CUDA. PyTorch a été créé par les équipes de recherche de Facebook, précédées par les travaux de recherche de Ronan Collobert au cœur de l'équipe de Samy Bengio à l'IDIAP.
PyTorch se présente sous les traits d'un dérivé d'un logiciel antérieur, Torch, dont l'utilisation nécessitait la maîtrise du langage Lua. PyTorch est désormais indépendant de Lua et se programme en Python.
PyTorch permet, entre autres, de:
manipuler des tenseurs (tableaux multidimensionnels), de les échanger facilement avec Numpy et d'effectuer des calculs efficaces sur CPU ou GPU (par exemple, des produits de matrices ou des convolutions);
calculer des gradients pour appliquer facilement des algorithmes d'optimisation par descente de gradient. PyTorch utilise la bibliothèque autograd.
PyTorch définit une classe appelée Tensor (torch.Tensor) pour stocker la data et opérer sur des tableaux rectangulaires multidimensionnels homogènes de nombres. Les tenseurs PyTorch sont similaires aux tableaux NumPy, mais peuvent également être utilisés sur un GPU Nvidia compatible CUDA. PyTorch prend en charge divers sous-types de Tensors.
En Caffe2 fusionne avec PyTorch
PyTorch rejoint la Foundation Linux en septembre 2022.
Le programme suivant montre la fonctionnalité de la bibliothèque avec un exemple simple :
import torch
dtype = torch.float
device = torch.device("cpu") # Tous les calculs seront exécutés sur le processeur
device = torch.device("cuda:0") # Tous les calculs seront exécutés sur la carte graphique
Création d'un tenseur rempli avec des nombres aléatoires
a = torch.randn(2, 3, device=device, dtype=dtype)
print(a) # Affichage du tenseur a
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En mathématique et en calcul formel, la dérivation automatique (DA), également appelé dérivation algorithmique, dérivation formelle, ou auto-dérivation est un ensemble de techniques d'évaluation de la dérivée d'une fonction par un programme informatique. La dérivation automatique exploite le fait que chaque programme informatique, aussi compliqué soit-il, exécute une séquence d'opérations arithmétiques élémentaires (addition, soustraction, multiplication, division, etc.) et des fonctions élémentaires (exp, log,sin, cos, etc.
TensorFlow est un outil open source d'apprentissage automatique développé par Google. Le code source a été ouvert le par Google et publié sous licence Apache. Il est fondé sur l'infrastructure DistBelief, initiée par Google en 2011, et est doté d'une interface pour Python, Julia et R TensorFlow est l'un des outils les plus utilisés en IA dans le domaine de l'apprentissage machine. À partir de 2011, Google Brain a développé un outil propriétaire d'apprentissage automatique fondé sur l'apprentissage profond.
PyTorch est une bibliothèque logicielle Python open source d'apprentissage machine qui s'appuie sur développée par Meta. PyTorch est gouverné par la PyTorch Foundation. PyTorch permet d'effectuer les calculs tensoriels nécessaires notamment pour l'apprentissage profond (deep learning). Ces calculs sont optimisés et effectués soit par le processeur (CPU) soit, lorsque c'est possible, par un processeur graphique (GPU) supportant CUDA.
The objective of this course is to provide a complete introduction to deep machine learning. How to design a neural network, how to train it, and what are the modern techniques that specifically handl
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