PyTorch

PyTorch softwarea da, zehazki, Python programazio-lengoaiazko ikasketa automatikorako liburutegia, Torch liburutegian oinarrituta.^[1][2][3] Ikasketa sakona eta hizkuntzaren prozesamendurako erabiltzen da.^[4] Facebook-eko adimen artifizialeko ikerketa-taldeak garatu zuen nagusiki.^[5][6][7] Uberren Pyro programazio-lengoaia probabilistikoa software honetan oinarritzen da.^[8] Software libre eta irekia da eta BSD lizentzia batekin argitaratuta dago.

PyTorch
Jatorria
Argitaratze-data	2016
Azken bertsioa	2.7.0
Behar ditu	typing-extensions (en) , filelock (en) , SymPy (en) , NetworkX (en) , Jinja (en) eta fsspec (en)
Ezaugarriak
Programazio-lengoaia	C++, Python, C eta CUDA
Sistema eragilea	Linux, MacOS X eta Microsoft Windows
Egile-eskubideak	copyrightduna
Lizentzia	3-clause BSD License (en) eta BSD
Deskribapena
Oinarritua	Torch (en)
Fikzioa
Erabiltzen du	NCHW (en)
pytorch.org
Iturri-kodea	https://github.com/pytorch/pytorch

PyTorch-ek goi-mailako bi ezaugarri eskaintzen ditu:^[9]

• Tensore-konputazioa (NumPy bezala) azelerazio sendoarekin grafikoak prozesatzeko unitateen bidez (GPU).
• Zinta-oinarri duen autodiff sistemarekin sortutako neurona-sare sakonak.

Historia

Facebook-ek bi tresna hauek erabiltzen zituen: PyTorch eta Convolutional Architecturefor Fast Feature Embedding-ekin (Caffe2). Baina bateraezintasun-arazoek asko zailtzen zuten PyTorch-ez definitutako eredu bat Caffe2ra edo alderantziz eraldatzea. Open Neural Network Exchange (ONNX) proiektuak Facebookek eta Microsofekt sortu zuten 2017ko irailean, eredu horien arteko bihurketak egin ahal izateko. 2018ko martxoaren amaieran Caffe2 eta PyTorch-ekin batu ziren. ^[10]

PyTorch tentsoreak

Tentsoreak, matematikatik datoz baina programazioan desberdinak dira, non matrizearen dimentsio anitzeko datu-egitura gisa (arrayak) tratatu daitezke. PyTorch-eko tentsoreak NumPy arrayen modukoak dira, baina CUDA onartzen duen GPU batean ere erabil daitezke. PyTorch-ek tentsore mota desberdinak onartzen ditu.^[11]