Qu'est-ce que PyTorch et comment fonctionne-t-il ?


PyTorch est un framework d’apprentissage automatique (ML) open source basé sur le langage de programmation Python couplé à la bibliothèque Torch. Lancée en 2016 par Facebook AI Research (maintenant AI Research chez Meta Platforms Inc), PyTorch est devenue l’une des bibliothèques d’apprentissage automatique les plus populaires parmi les professionnels et les chercheurs.

Comment fonctionne PyTorch et quelles sont ses principales fonctionnalités ? Quels sont les problèmes qu’elle résout et quels sont ses avantages par rapport aux autres bibliothèques de deep learning ?

Qu'est-ce que PyTorch et comment fonctionne-t-il ?

Quels sont les cas d’utilisation les plus populaires de PyTorch dans différents domaines ?

Présentation de PyTorch

PyTorch est une bibliothèque d’apprentissage automatique open source développée pour créer des réseaux de neurones d’apprentissage profond en intégrant la bibliothèque de calcul Torch orientée GPU avec une interface de programmation de haut niveau en Python. Remarquablement, sa flexibilité et sa facilité d’utilisation en ont fait l’infrastructure leader en matière d’apprentissage profond pour les communautés universitaires et de recherche, prenant en charge de nombreuses architectures de réseaux neuronaux.

Construit en 2016 par des scientifiques et des chercheurs de Facebook AI Research (FAIR), PyTorch a progressé jusqu’à l’administration de la Linux Foundation en 2022 via la PyTorch Foundation, fonctionnant comme un forum neutre pour aider à coordonner le développement futur de son réseau au sein de la communauté croissante des partenaires..

La bibliothèque intègre les bibliothèques informatiques backend efficaces de Torch, conçues pour l’entraînement neuronal gourmand en GPU, avec une interface Python de haut niveau qui facilite le prototypage et l’expérimentation rapides. Ce concept rationalise considérablement le débogage et le prototypage des modèles.

À cet égard, les deux principaux composants de PyTorch sont les modules (blocs fondamentaux pour développer des architectures et des couches réseau) et les tenseurs (tableaux multidimensionnels pour stocker et manipuler des données). Les modules et tenseurs peuvent fonctionner sur des CPU ou des GPU pour accélérer les calculs.

PyTorch aide à résoudre divers problèmes courants affectant l’apprentissage profond, tels que  :

  • Lenteur à expérimenter de nouvelles architectures
  • Courbes d’apprentissage étendues pour les nouveaux développeurs
  • Difficulté à déboguer des modèles statiques à grande échelle
  • Complexité dans la mise en œuvre de divers types de réseaux de neurones

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Fonctionnalités de PyTorch

Certaines des principales fonctionnalités qui ont fait de PyTorch un outil d’apprentissage en profondeur très populaire et efficace incluent la différenciation automatique, les graphiques de calcul dynamiques, la compatibilité GPU et les modules préconçus, entre autres.

Les graphiques de calcul dynamique (DCG) rendent PyTorch unique par rapport à d’autres frameworks statiques tels que TensorFlow. Ces graphiques prennent en charge la modification à la volée du comportement du réseau neuronal sans recompiler l’intégralité du modèle, ce qui accélère le débogage et l’expérimentation.

Un autre pilier majeur de PyTorch est la différenciation automatique via le module « autograd ». La fonctionnalité automatise les calculs de gradient, simplifiant considérablement la formation des réseaux de neurones via la rétropropagation. Grâce à cet autograd, les développeurs peuvent se concentrer principalement sur le développement et la validation de modèles sans passer du temps à coder explicitement différents algorithmes de descente de gradient.

PyTorch propose également une large gamme de modules préconçus tels que « nn » et « optim » qui implémentent des opérations normales et des optimiseurs pour les réseaux de neurones. L’utilisation de ces modules minimise considérablement le travail manuel, permettant l’assemblage et la formation de modèles très complexes avec seulement quelques lignes de code.

Une autre caractéristique importante de PyTorch est son support multi-GPU, qui accélère considérablement la formation. Que ce soit sur une machine avec de nombreux GPU ou via une formation distribuée sur les GPU de différentes machines, PyTorch augmente l’utilisation des ressources pour entraîner les modèles dans les plus brefs délais.

Cas d’utilisation de PyTorch

PyTorch a gagné en popularité dans de nombreux cas d’utilisation en raison de sa flexibilité en tant que cadre d’apprentissage profond et des nombreux avantages qu’il offre pour accélérer le développement et la formation de modèles. Certains domaines dans lesquels PyTorch est principalement utilisé incluent  :

    suivre des humains dans des séquences de caméras, et bien plus encore

  • Traitement du langage naturel (NLP) – PyTorch est devenu l’outil populaire pour la plupart des tâches de PNL qui nécessitent la formation de modèles de réseaux neuronaux complexes sur de nombreuses données textuelles. Les cas d’utilisation courants incluent la traduction automatique, l’analyse des sentiments, les chatbots, ainsi que la reconnaissance et la synthèse vocales
  • Apprentissage par renforcement – ​​Un autre domaine qui bénéficie actuellement principalement de la flexibilité de PyTorch est la formation d’agents d’apprentissage par renforcement qui interagissent principalement avec des jeux vidéo et d’autres environnements simulés. Les chercheurs avancés ont réalisé des progrès considérables dans des domaines tels que la conduite autonome, la robotique et la planification stratégique grâce aux modèles renforcés mis en œuvre avec PyTorch

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Avantages de PyTorch

Outre sa grande adaptabilité aux différents cas d’usage de l’IA, PyTorch offre de nombreux avantages, ce qui en fait un framework apprécié des chercheurs et des programmeurs. Certains des aspects les plus remarquables comprennent  :

  • Courbe d’apprentissage – puisque PyTorch est entièrement basé sur Python, il est simple et direct à apprendre, même pour les développeurs sans aucune expérience en apprentissage profond. Avec une simple connaissance de la programmation Python, les modèles fonctionnels peuvent être développés et entraînés rapidement, sans passer des jours ou des mois à essayer d’étudier de nouveaux langages
  • Débogage – L’intégration transparente de PyTorch avec la nature dynamique de Python et son garbage collector rationalise le processus de débogage à l’aide d’outils familiers tels que « pdb » ou « ipdb ». Les développeurs peuvent facilement définir des points d’arrêt et examiner les variables à tout moment du modèle, simplifiant ainsi l’identification et la résolution des problèmes
  • Communauté open source – Contrairement aux plateformes propriétaires telles que MATLAB, PyTorch est 100 % open source et bénéficie du soutien d’une vaste communauté mondiale de contributeurs
  • Excellentes performances – malgré son interface conviviale, PyTorch offre des performances de niveau industriel grâce à son backend C++ optimisé et à la prise en charge intégrée du calcul parallèle sur de nombreux GPU
  • Intégration – l’un des avantages les plus remarquables de PyTorch est son intégration fluide avec d’autres bibliothèques Python populaires, notamment SciPy, Matplotlib, NumPy et bien d’autres. Cela facilite l’exportation de modèles entraînés au format ONNX pour une mise en œuvre dans des systèmes de production avec TensorRT, PyTorch ou tout autre environnement d’exécution optimisé

Les plats à emporter

PyTorch est une bibliothèque d’apprentissage profond puissante et polyvalente qui est devenue une pierre angulaire pour les professionnels et les chercheurs. Il évolue constamment pour répondre aux besoins dynamiques de l’ensemble de la communauté du deep learning.

Les concepts intégraux de PyTorch, tels que les graphiques de calcul dynamiques, les modules préconçus et la différenciation automatique, contribuent à sa réputation de framework de premier plan. La flexibilité, la facilité d’utilisation et la prise en charge de plusieurs GPU de la bibliothèque en font une option populaire pour de nombreuses applications, notamment la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel (NLP) et l’apprentissage par renforcement.

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