Yeni içeriğimizde PyTorch kütüphanesinin ne olduğuna, hakkında bilinmesi gereken temel noktalara yer veriyoruz. İşte konuya ilişkin detaylar…
Derin öğrenme modellerini oluşturmak için açık kaynak olarak geliştirilen pek çok Python kütüphanesi vardır. Keras kütüphanesi de buna örnek teşkil etmektedir. Derin öğrenme modellerinde arkadaki matematiksel işlemleri yapan kütüphaneler mevcut olmakla birlikte bunlar arasından en meşhurların ise PyTorch ve Tesorflow olduğunu belirtmek gerekmektedir.
PyTorch, derin öğrenme modelleri oluştururken geliştiricilerin işlerini bir hayli kolaylaştırmakta olan bir Python kütüphanesi olarak işlev görmektedir. Sağlamakta olduğu hız ve esneklik ile popüler durumda olan PyTorch, sinir ağı modellerini zahmetsizce oluşturabilmesiyle de öne çıkar.
Tensorflow gibi çerçevelerde kullanılmakta olan statik grafiklerden kaçınan PyTorch, böylece araştırmacılar ve geliştiricilerin ağın anında nasıl davrandığını değiştirmesine imkan tanır. C++ kodu ile derinlemesine entegre olan PyTorch, derin öğrenme çerçevesi Torch ile bazı C++ backendlerini paylaşmaktadır. PyTorch, tek bir backend kullanmak yerine GPU, CPU ile çeşitli işlevsel özellikler için fraklı backendlerden yararlanmaktadır.
WGPU uyumlu olan hesaplamaları gerçekleştirebilmek için NuMpy benzeri tensör yapılarıyla çalışmakta olan PyTorch ile model oluşturulmasından önce pip ile kurulum yapılması gerekmektedir.