هوش مصنوعی

بررسی عمیق Pytorch: بخش اول

بازدید: 226 آخرین به‌روزرسانی: 27 اسفند 1403

مقدمه

PyTorch یک کتابخانه یادگیری ماشین (Machine Learning) متن‌باز است که توسط آزمایشگاه تحقیقات هوش مصنوعی فیسبوک (FAIR) توسعه داده شده است. این کتابخانه به یکی از محبوب‌ترین بسترها برای تحقیقات و توسعه در زمینه یادگیری عمیق (Deep Learning) و هوش مصنوعی (AI) تبدیل شده است. PyTorch به دلیل انعطاف‌پذیری، سهولت استفاده و قابلیت‌های قدرتمندش، هم در دانشگاه‌ها و هم در صنعت به‌طور گسترده استفاده می‌شود.

چرا PyTorch ؟

PyTorch با ارائه یک پلتفرم پویا و قابل تنظیم، به کاربران اجازه می‌دهد تا ایده‌های خود را به سرعت پیاده‌سازی و آزمایش کنند. این ویژگی‌ها، همراه با پشتیبانی قوی از سخت‌افزارهای پیشرفته مانند پردازنده گرافیکی و یک محیط غنی از کتابخانه‌ها و ابزارها، PyTorch را به انتخابی ایده‌آل برای پروژه‌های کوچک و بزرگ تبدیل کرده است. در ادامه، به بررسی ویژگی‌ها و مزایای کلیدی PyTorch می‌پردازیم.

گراف‌های پویا (Dynamic Computation Graphs):

PyTorch از گراف‌های پویا استفاده می‌کند، به این معنی که گراف محاسباتی در حین اجرای کد ساخته می‌شود. این ویژگی باعث می‌شود اشکال‌زدایی و تغییر مدل‌ها در حین اجرا آسان‌تر باشد و به کاربران اجازه می‌دهد تا به‌سرعت ایده‌های جدید را آزمایش کنند.

پایتونیک و شهودی (Pythonic and Intuitive):

PyTorch به‌طور کامل با زبان پایتون ادغام شده است و از سبک برنامه‌نویسی پایتون پیروی می‌کند. این موضوع باعث می‌شود کدهای PyTorch بسیار خوانا و شهودی باشند، به‌ویژه برای کسانی که با پایتون آشنایی دارند. به کدی که قابل فهم بوده و در حد ممکن کوتاه نوشته شده باشد کد پایتونیک گفته می‌شود.

شتاب‌دهی با پردازنده گرافیکی (GPU Acceleration):

PyTorch از CUDA پشتیبانی می‌کند، که امکان استفاده از قدرت پردازشی پردازنده‌های گرافیکی انویدیا (NVIDIA) را فراهم می‌کند. این موضوع باعث می‌شود محاسبات سنگین، مانند آموزش مدل‌های با ‌مقیاس بزرگ، به‌طور چشمگیری سریع‌تر انجام شوند.

برای مشاهده خدمات پردازنده گرافیکی ابررایانه سیمرغ کلیک کنید.

محیط غنی (Rich Ecosystem):

PyTorch دارای یک محیط گسترده از کتابخانه‌ها و ابزارها است که کاربردهای مختلفی را پوشش می‌دهند. برخی از این کتابخانه‌ها عبارتند از:

TorchVision: برای کارهای بینایی کامپیوتر (Computer Vision).

TorchText: برای پردازش زبان طبیعی (Natural Language Processing - NLP).

TorchAudio: برای پردازش صوت.

Hugging Face Transformers: برای مدل‌های پیشرفته NLP.

مناسب برای تحقیقات (Research-Friendly):

PyTorch به دلیل انعطاف‌پذیری و سهولت آزمایش ایده‌های جدید، چارچوب مورد علاقه محققان بوده و این امکان را فراهم می‌کند که به سرعت نمونه‌های اولیه (Prototypes) ساخته شده و تغییرات لازم در مدل‌ها اعمال شوند.

آماده برای تولید (Production-Ready):

با ابزارهایی مانند TorchScript و TorchServe، مدل‌های PyTorch به راحتی می‌توانند در محیط‌های تولید (Production) بهینه و مستقر شوند. این ابزارها امکان تبدیل مدل‌های پویا به مدل‌های ایستا و استقرار آن‌ها در سرورها را فراهم می‌کنند.

پشتیبانی جامعه قوی (Strong Community Support):

PyTorch دارای یک جامعه بزرگ و فعال است که شامل مستندات گسترده، آموزش‌ها و فروم‌ها می‌شود. این موضوع پیدا کردن کمک و منابع را آسان‌تر می‌کند و به کاربران این امکان را می‌دهد که به‌ سرعت مشکلات خود را حل کنند.

ویژگی‌های پایتورچ

PyTorch و پردازنده‌های گرافیکی انویدیا (NVIDIA)

PyTorch به‌طور ذاتی از موازی‌سازی پشتیبانی می‌کند و این باعث می‌شود که برای اجرا روی محیط‌های چند-GPU بسیار مناسب باشد. توسعه‌دهندگان می‌توانند مشخص کنند که یک تنسور از کدام GPU استفاده کند یا اجازه دهند که برنامه به‌طور خودکار بر اساس در دسترس بودن و ظرفیت GPUها تصمیم بگیرد. PyTorch دارای توابع خاصی است که انتخاب GPUها را بهینه‌سازی می‌کند و همچنین امکان اجرای شبکه‌هایی که برای قرار گرفتن روی یک GPU بسیار بزرگ هستند را فراهم می‌کند. این کار با تقسیم توابع موازی به زیرشبکه‌های کوچکتر که روی چندین GPU توزیع می‌شوند، انجام می‌شود.

پشتیبانی PyTorch از CUDA:

pyCUDA: چارچوب PyTorch از pyCUDA پشتیبانی می‌کند که به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد به API CUDA® انویدیا دسترسی داشته باشند و محاسبات موازی روی GPUها را ممکن سازند. این موضوع باعث کاهش قابل توجه زمان آموزش و استنتاج می‌شود.

NGC (NVIDIA GPU Cloud): توسعه‌دهندگان می‌توانند به‌راحتی با استفاده از NGC شروع به کار کنند. در NGC، کاربران می‌توانند کانتینرها (Containers) را دریافت کنند که شامل مدل‌های از پیش آموزش‌دیده برای کارهایی مانند بینایی کامپیوتر، پردازش زبان طبیعی و غیره هستند. این کانتینرها تمام وابستگی‌ها و فریم‌ورک‌های لازم را در یک محیط واحد فراهم می‌کنند.

TensorRT: با استفاده از TensorRT انویدیا، می‌توان عملکرد استنتاج (Inference) را به‌طور قابل توجهی روی PyTorch بهبود بخشید. TensorRT یک کتابخانه بهینه‌سازی است که مدل‌های یادگیری عمیق را برای اجرای کارآمدتر روی GPUهای انویدیا بهینه‌سازی می‌کند.

نتیجه‌گیری

GPUها به دلیل معماری موازی‌پذیر خود، به یکی از مهم‌ترین ابزارها برای آموزش و استنتاج مدل‌های یادگیری عمیق تبدیل شده‌اند. PyTorch با پشتیبانی قوی از GPUهای انویدیا و ابزارهایی مانند CUDA و TensorRT، به توسعه‌دهندگان این امکان را می‌دهد که مدل‌های خود را به‌طور کارآمدتر و سریع‌تر آموزش دهند و اجرا کنند. اگر شما در حال کار روی پروژه‌های یادگیری عمیق هستید، استفاده از GPUها و PyTorch می‌تواند تفاوت چشمگیری در عملکرد و سرعت کار شما ایجاد کند.

با استفاده از PyTorch و GPUهای انویدیا، شما می‌توانید مدل‌های بزرگ‌تر و پیچیده‌تری را آموزش دهید و به نتایج بهتری در زمان کم‌تر دست یابید. این ترکیب قدرتمند، PyTorch را به یکی از بهترین گزینه‌ها برای تحقیقات و توسعه در حوزه یادگیری عمیق تبدیل کرده است.

پایتورچ و تنسورفلو

انتخاب بین PyTorch و TensorFlow یکی از مهم‌ترین تصمیم‌ها برای توسعه‌دهندگان و محققان در حوزه یادگیری ماشین و یادگیری عمیق است. هر دو بستر قدرتمندی هستند و ویژگی‌های منحصربه‌فردی دارند، اما تفاوت‌های کلیدی بین آن‌ها وجود دارد که می‌تواند بر انتخاب شما تأثیر بگذارد. در این بخش، به بررسی تفاوت‌ها، مزایا و معایب PyTorch و TensorFlow می‌پردازیم تا به شما کمک کنیم بهترین گزینه را برای نیازهای خود انتخاب کنید.

پیشنهاد می‌شود ابتدا مقاله تنسورفلو را از اینجا بخوانید.

1.گراف‌های محاسباتی: پویا (PyTorch) در مقابل ایستا (TensorFlow)

PyTorch: گراف‌های پویا (Dynamic Computation Graphs)

گراف‌های پویا در حین اجرای کد ساخته می‌شوند، که باعث می‌شود اشکال‌زدایی و تغییر مدل‌ها آسان‌تر باشد. این ویژگی به‌خصوص برای تحقیقات و آزمایش ایده‌های جدید بسیار مفید است.
کدهای پایتورچ بسیار خوانا و شهودی هستند، زیرا به‌طور مستقیم با پایتون ادغام شده‌اند.

گراف‌های پویا ممکن است برای استقرار در محیط‌های تولید (Production) بهینه‌سازی کمتری داشته باشند، هرچند ابزارهایی مانند TorchScript این مشکل را تا حدی حل کرده‌اند.

TensorFlow: گراف‌های ایستا (Static Computation Graphs)

گراف‌های ایستا قبل از اجرای کد ساخته می‌شوند، که باعث می‌شود بهینه‌سازی و استقرار مدل‌ها در محیط‌های تولید آسان‌تر باشد.

TensorFlow از ابزارهایی مانند TensorFlow Serving و TensorFlow Lite برای استقرار مدل‌ها در تولید پشتیبانی می‌کند.

اشکال‌زدایی و تغییر مدل‌ها در TensorFlow می‌تواند چالش‌برانگیزتر باشد، زیرا گراف‌ها قبل از اجرا ساخته می‌شوند.

کدهای TensorFlow ممکن است کمتر شهودی باشند، به‌ویژه برای کسانی که با پایتون آشنایی دارند.

2.جامعه و پشتیبانی

تنسورفلو جامعه پشتیبانی خوبی دارد البته جامعه پایتورچ به ‌سرعت در حال رشد بوده و به‌ویژه در جامعه تحقیقاتی بسیار محبوب شده است. جامعه پایتورچ بسیار فعال است و منابع زیادی برای یادگیری و حل مشکلات وجود دارد. اما هنوز از نظر اندازه به پای تنسرفلو نمی‌رسد. تنسورفلو یکی از قدیمی‌ترین و بزرگ‌ترین جوامع را در بین فریم‌ورک‌های یادگیری ماشین دارد. مستندات و آموزش‌های پایتورچ بسیار جامع و کاربرپسند هستند. اما در عین حال، منابع یادگیری، کتاب‌ها و دوره‌های آموزشی بسیار زیادی نیز برای تنسورفلو وجود دارد. البته به دلیل قدمت و پیچیدگی‌های تنسورفلو، ممکن است برای تازه‌کارها کمی دشوارتر باشد.

تنسورفلو توسط گوگل پشتیبانی می‌شود، که باعث می‌شود از نظر پشتیبانی و به‌روزرسانی‌ها بسیار قوی باشد.

عملکرد و بهینه‌سازی

PyTorch از CUDA پشتیبانی می‌کند، که امکان استفاده از قدرت پردازشی پردازنده‌های گرافیکی انویدیا (NVIDIA) را فراهم می‌کند.

با ابزارهایی مانند TorchScript و TorchServe، مدل‌های PyTorch می‌توانند در محیط‌های تولید بهینه‌سازی شوند.

اگرچه PyTorch در حال بهبود عملکرد خود است، اما هنوز در برخی موارد از نظر سرعت و بهینه‌سازی به پای TensorFlow نمی‌رسد.

TensorFlow از نظر بهینه‌سازی و عملکرد بسیار قوی است و ابزارهایی مانند TensorFlow XLA و TensorFlow Lite برای بهینه‌سازی مدل‌ها ارائه می‌دهد.

TensorFlow از سخت‌افزارهای مختلف، از جمله TPUهای گوگل، پشتیبانی می‌کند.

بهینه‌سازی مدل‌ها در TensorFlow ممکن است نیاز به تنظیمات بیشتری داشته باشد.

در حالت کلی، اگر شما یک محقق یا دانشمند داده هستید: پایتورچ ممکن است گزینه بهتری باشد، زیرا انعطاف‌پذیری و سهولت استفاده آن برای آزمایش ایده‌های جدید بسیار مناسب است.

اگر شما یک مهندس یادگیری ماشین هستید و به استقرار مدل‌ها در تولید فکر می‌کنید: تنسورفلو ممکن است گزینه بهتری باشد، زیرا ابزارهای قدرتمندی برای بهینه‌سازی و استقرار مدل‌ها ارائه می‌دهد.

در نهایت، انتخاب بین PyTorch و TensorFlow به نیازها و اهداف شما بستگی دارد. هر دو فریم‌ورک قدرتمند هستند و می‌توانند به شما در ساخت مدل‌های یادگیری ماشین کمک کنند.

جمع‌بندی

در این بخش، PyTorch را به عنوان یک فریم‌ورک قدرتمند و انعطاف‌پذیر برای یادگیری عمیق معرفی کردیم. با ویژگی‌هایی مانند گراف‌های پویا، پشتیبانی از GPUها و اکوسیستم غنی، PyTorch به ابزاری کلیدی برای محققان و توسعه‌دهندگان تبدیل شده است. در مقاله بعدی، آموزش مقدماتی PyTorch را شروع خواهیم کرد و شما را با مفاهیم پایه و ساخت اولین شبکه عصبی آشنا می‌کنیم. آماده باشید تا اولین قدم‌های خود را در دنیای یادگیری عمیق بردارید.