PyTorch nedir?PyTorch ile derin öğrenme modeli nasıl oluşturulur?Derin öğrenme modellerini oluşturmak için de açık kaynak olarak geliştirilen birçok Python kütüphanesi mevcut. Yapay Zeka’nın dallarından biri olan derin öğrenme üzerine yapılan araştırmalar gün geçtikçe artarak devam ediyor. Yeni keşfedilen bu algoritmalar, klasik uygulanan makine öğrenmesi algoritmalarına oranla çok daha iyi performans ve doğruluk oranı sergiliyor.

Facebook’un Yapay Zeka Araştırma Laboratuvarı’nda geliştirilen, açık kaynaklı makine öğrenme kütüphanesi olan, bilgisayarla görme ve doğal dil işleme gibi uygulamalar için kullanılan PyTorch kütüphanesini detaylarıyla öğrenmek isterseniz bu blog yazısı tam size göre! 🤓

PyTorch nedir?

PyTorch, grafik işlem birimlerinin gücünü kullanan derin öğrenme modelleri oluştururken kullanılan Python kütüphanesidir.

Güçlü GPU hızlandırma desteğiyle tensör hesaplamaları ve teyp tabanlı bir otograd sistemlerinde derin sinir ağları oluşturmaktır. PyTorch’un başarısının arkasındaki temel nedenlerden biri, tamamen Pythonic olması ve sinir ağ modellerini sorunsuz bir şekilde oluşturabilmesidir.
Projelerin içerisinde grafik işlem birimlerini kullanan PyTorch,  yapısı gereği sağladığı esneklik ve hız ile de günümüzde oldukça popüler konumdadır.

PyTorch’un özellikleri nelerdir?

  • Basit Arayüz: Kullanımı kolay API sağlaması nedeniyle Python benzeri olarak çalıştırılması basit yapıya sahiptir.
  • Pythonic in naturePythonic olan bu kütüphane, Python veri bilimi ile kullanılır. Bu sayede, Python ortamı tarafından sunulan hizmetlerden yararlanabilir durumdadır.
  • Hesaplamalı grafikler: PyTorch, dinamik hesaplama grafikleri sunan bir platform sağlar, bu sayede çalışma esnasında değiştirme özelliğine sahiptir.

Neden PyTorch kullanmalısınız ?

Derin öğrenme üzerine çalışan çoğu kişi, muhtemelen Google’ın en popüler açık kaynak kütüphanesi olan TensorFlow ile çalışmıştır. PyTorch, TensorFlow’un bugüne kadarki en büyük rakibi ve şu an araştırma topluluklarında oldukça fazla tercih edilen bir kütüphane olarak yer alıyor.

Dinamik Hesaplamalı Grafikler: PyTorch, Tensorflow benzeri şekilde statik grafiklerden kaçınır, bu sayede geliştiricilerin ve araştırmacıların ağ yapısının anlık olarak nasıl davrandığını değiştirmesine izin verir.

Farklı Back-End Desteği: PyTorch, tek bir backend kullanmak yerine CPU, GPU ve çeşitli işlevsel özellikler için farklı back-end kullanır.

Genişletilebilir: PyTorch, C ++ koduyla entegredir ve derin öğrenme çerçevesi Torch ile bazı C ++ backendlerini paylaşır. Bu sayede, kullanıcıların Python için cFFI’ye dayalı ve GPU işlemi için CPU için derlenmiş bir uzantı API’si kullanarak C/C ++ ‘da program geliştirmelerine izin verir.

Numpy Dostu:  PyTorch , tümü GPU uyumlu olan hesaplamalar için NumPy benzeri tensör yapıları ile çalışır.

PyTorch Öğrenme Kaynakları

PyTorch nedir sorusunun yanıtını öğrendiyseniz, şimdi sıra Kubernetes’i en doğru kaynaklar ile kolayca öğrenmekte! 🚀

PyTorch öğrenme sürecinde karşılaşabileceğiniz birçok gönderi ve makale bulunuyor, fakat bazen tam olarak neye ihtiyacınız olduğunu anlamak zorlaşabilir. Bu noktada, mümkün olduğunca kapsamlı bir eğitim listesi oluşturduk.

Başlamak için en doğru kaynak, PyTorch resmi dökümantasyonudur.
PyTorch topluluğu, PyTorch modellerini dağıtma, model optimizasyonu veya paralel hesaplama gibi gelişmiş adımlar da dahil olmak üzere, temel bilgilerden her tür veri için derin sinir ağları oluşturmaya yönelik bir yol sağlayan kulavuz niteliğinde bir eğitim seti oluşturmuştur.