FacebookのオープンソースAIフレームワークPyTorchはしっかりしているようだ

Facebookはすでに独自のOpen Source AIを使用しています。PyTorchは独自の人工知能プロジェクトで非常に広範囲に使用しています。 最近、彼らはプレリリース版プレビューバージョン1.0をリリースすることで先を見越しています。

なじみのない人のために、PyTorchは科学計算用のPythonベースのライブラリです。

PyTorchは、複雑なTensor計算を実行し、ディープニューラルネットワークを実装するために、グラフィック処理ユニット(GPU)の優れた計算能力を利用します。 それで、それは多くの研究者と開発者によって世界中で広く使われています。

この新しいすぐ使えるプレビューリリースは、2018年10月2日火曜日にカリフォルニア州サンフランシスコのミッドウェイで開催されたPyTorch開発者会議で発表されました。

PyTorch 1.0リリース候補のハイライト

リリース候補の主な新機能は次のとおりです。

1. JIT

JITは研究を生産に近づけるための一連のコンパイラツールです。 これには、トーチスクリプトと呼ばれるPythonベースの言語と、既存のコードをそれ自体と互換性のあるものにする方法が含まれています。

2.新しいtorch.distributedライブラリ:“ C10D”

「C10D」は、低速ネットワークなどでのパフォーマンスの向上とともに、さまざまなバックエンドでの非同期操作を可能にします。

3. C ++フロントエンド(実験的)

これは不安定なAPI(特にプレリリースで期待される)として言及されていますが、これはPyTorchバックエンドへの純粋なC ++インタフェースで、確立されたPythonフロントエンドのAPIとアーキテクチャに従っています。ハードウェアに直接インストールされたC ++アプリケーション。

もっと知るためには、GitHubの完全なアップデートノートを見てください。

最初の安定版PyTorch 1.0が夏にリリースされる予定です。

LinuxにPyTorchをインストールする

PyTorch v1.0rc0をインストールするには、開発者はcondaを使用することをお勧めしますが、ローカルのインストールページに示されているように、それ以外にも必要なことすべてを詳細に説明しています。

前提条件

  • Linux

  • ピップ
  • Python

  • CUDA(Nvidia GPUの所有者向け)

最近Pipのインストール方法と使い方をお見せしましたので、どうやってPyTorchをインストールすることができるかを知りましょう。

PyTorchにはGPUとCPUのみの亜種があります。 あなたのハードウェアに合ったものをインストールするべきです。

PyTorchの古い安定版をインストールする

あなたのGPU用の安定版(バージョン0.4)が欲しいなら、以下を使ってください。

pip install torch torchvision 

CPUのみの安定版リリースでは、次の2つのコマンドを続けて使用します。

 pip install //download.pytorch.org/whl/cpu/torch-0.4.1-cp27-cp27mu-linux_x86_64.whl pip install torchvision 

PyTorch 1.0リリース候補版のインストール

このコマンドでPyTorch 1.0 RC GPUバージョンをインストールします。

 pip install torch_nightly -f //download.pytorch.org/whl/nightly/cu92/torch_nightly.html 

もしあなたがGPUを持っておらず、CPUのみのバージョンを好むなら、

 pip install torch_nightly -f //download.pytorch.org/whl/nightly/cpu/torch_nightly.html 

PyTorchのインストールを確認する

次の簡単なコマンドで端末でpythonコンソールを起動します。

 python 

次のサンプルコードを1行ずつ入力してインストールを確認します。

 from __future__ import print_function import torch x = torch.rand(5, 3) print(x) 

次のような出力が得られるはずです。

 tensor([[0.3380, 0.3845, 0.3217], [0.8337, 0.9050, 0.2650], [0.2979, 0.7141, 0.9069], [0.1449, 0.1132, 0.1375], [0.4675, 0.3947, 0.1426]]) 

PyTorchのGPU機能を使用できるかどうかを確認するには、次のサンプルコードを使用してください。

 import torch torch.cuda.is_available() 

結果の出力は以下のようになります。

 True 

PyTorch用のAMD GPUのサポートはまだ開発中です。そのため、ここで報告されているように完全なテストカバレッジはまだ提供されていません。

PyTorchを広く使用しているいくつかの研究プロジェクトを見てみましょう。

PyTorchに基づく進行中の研究プロジェクト

  • Detectron:Facebook AI Researchのソフトウェアシステム。オブジェクトをインテリジェントに検出および分類します。 それはCaffe2に基づいています。 今年の初め、Caffe2とPyTorchが共同で、Research + Production対応のPyTorch 1.0を開発しました。

  • 教師なし感情発見:そのような方法はソーシャルメディアのアルゴリズムで広く使われています。
  • vid2vid:写実的なビデオからビデオへの翻訳
  • DeepRecommender(過去のNetflix AIの記事でこのようなシステムがどのように機能するかを説明しました)

GPUの大手メーカーであるNvidiaは、この最近の開発に関する独自の最新情報を掲載してこれをさらに詳しく説明しました。進行中の共同研究の取り組みについても読むことができます。

そのようなPyTorchの機能にどう反応すればいいのでしょうか。

Facebookがそのような驚くほど革新的なプロジェクトをソーシャルメディアのアルゴリズムにもっと応用していると考えるには、これらすべてに感謝するか不安に思うか。 これはほとんどSkynetです! この新しく改良された製品版のPyTorchのプレリリースは確かにさらに先を行くでしょう! 以下のコメントで私達とあなたの考えを共有してください!

推奨されます

Tar Vs Zip Vs Gz:違いと効率
2019
SourceForgeは新しいリーダーシップの下で復活しています
2019
LinuxにGoogle Chrome App Launcherをインストールする方法
2019