PyTorch Nedir? Neden Kullanılır?

PyTorch, derin öğrenme modelleri oluşturma aşamasında geliştiricinin işini oldukça kolaylaştıran kütüphane çeşididir. Sağladığı hız ve esneklik ile öne çıkarken, grafik işlemci birimlerini kullanarak çalışır. Tamamen Pythonic olan yapısı ve sinir ağı modelini zahmetsizce oluşturabilmesi ile geliştiricilere avantaj sunar. Dinamik hesaplamalı grafikler oluşturabildiği, CPU ve GPU işlevlerinde farklı backendler kullanabildiği için PyTorch tercih edilmelidir.

PyTorch’un Avantajları Nelerdir?

PyTorch’un sunduğu avantajlar hakkında detaylar:

• Dinamik Hesaplamalı Grafik Kullanımı: PyTorch, Tensorflow adı verilen çerçeveler ile meydana getirilen statik grafik tiplerini kurmaktan kaçınır. Araştırmacının değişen ağ özelliklerine göre hareket edebilmesini sağlar. Bu kapsamda öğrenme işlemi kolaylaşır.
• Numpy Uyumluluğu: PyTorch’un Sunduğu diğer bir avantaj DPU uyumluluğu bulunan hesaplamalar yapabilmek için NumPy kopyası tensör yapıları sunmasıdır.
• Farklı Back/End Destekleri: Tek bir Back/End üzerinden hareket etmez GPU’lar için farklı modelleri sunar.
• Genişletilebilir Özellik: PyTorch CPU için derlenmiş olan uzantı API’lerini kullanarak, C/C++ kapsamında programlama yapabilmeye imkan tanır.

PyTorch İle Model Nasıl Oluşturulur?

PyTorch ile model oluşturmak için uygulanacaklar:

• Model oluşturma için ilk olarak pip ile kurulum gerçekleştirilmesi gerekir.
• Pip kurulum için terminalinizin üzerine ‘’pip install torch torchvision ‘’ komutunu girmeniz gerekir.
• Bu işlem ardından girilmesi gereken ikinci kod ise; ‘’ import torch.nn as nn’’ ve’’ import torch. nn.functional as F’’ şeklindedir. Kodlar alt alta girilir.

İşlemler sonunda model oluşturulur.

PyTorch İle Ağ Sınıfı Nasıl Tanımlanır?

PyTorch ile ağ sınıfını tanımlamak için uygulanalar:

• İlk adımda bir üst başlıktaki işlemler ile projeye dahil edilen nn modülü üzerinde işlem yapılmalıdır.
• Sinir ağını oluşturmak amacı ile modüle ‘’ class Net(nn.Module): ‘’ ve hemen altına ‘’def_init_(self): ‘’ komutları yazılır.
• Bir alt satıra geçilerek, ‘’ super(Net, self)._init_()’’ komutu girilmelidir.
• Bu aşama ardından sinir ağına ilişkin boyutları tanımlamak için alt satıra geçerek, ‘’ self.fc1 = nn. Linear (28* 28, 200) ‘’ komutu girilmelidir.

PyTorch Mu Tensorflow Mu Daha İyi?

PyTorch ve Tensorflow karşılaştırmasına bakıldığında geliştiricilerin PyTorch’u tercih ettikleri görülür. Bu karşılaştırma bazında niteliklerine bağlı olarak PyTorch kütüphanesi Tensorflow’un önünde yer alır. PyTorch’ta yer alan dinamik hesaplamalı grafikler, farklı back-end destekleri, genişletilebilirlik, ağa göre tanımlama avantajları Tensorflow’da bulunmaz. Diğer yandan NumPy benzeri tensör yapıları ile PyTorch üzerinden çalışmak mümkündür.