PyTorch – czym jest?
Wejście do świata AI może wydawać się onieśmielające, ale z odpowiednimi narzędziami staje się baardzo ciekawą podróżą. Jednym z najważniejszych narzędzi na tej drodze jest PyTorch.
Prosta i zrozumiała definicja PyTorch
W najprostszych słowach, PyTorch to otwartoźródłowa (open-source) biblioteka do uczenia maszynowego, oparta na języku programowania Python. Została stworzona przez zespół badawczy Meta AI i obecnie jest rozwijana pod egidą Linux Foundation. Jej głównym celem jest umożliwienie badaczom i programistom szybkiego budowania, trenowania i wdrażania modeli uczenia głębokiego, zwłaszcza sieci neuronowych.
Dlaczego PyTorch jest najlepszym wyborem dla początkujących?
Wybór pierwszego frameworka do nauki jest kluczową decyzją. Wpływa nie tylko na szybkość nauki, ale także na motywację. Strach przed nadmierną złożonością jest realną barierą, a PyTorch został zaprojektowany tak, aby tę barierę zminimalizować.
Oto dlaczego jest powszechnie uważany za idealny punkt startowy:
- “Pythoniczny” charakter: Kod pisany w PyTorch jest niezwykle naturalny i intuicyjny dla osób znających Pythona. Nie czujesz, że uczysz się zupełnie nowego języka, lecz raczej rozszerzasz swoje dotychczasowe umiejętności. Operacje i struktury w PyTorch często przypominają te znane z popularnej biblioteki NumPy, co dodatkowo obniża próg wejścia.
- Dynamiczne grafy obliczeniowe: To jedna z jego największych zalet. Wyobraź sobie, że piszesz standardowy skrypt w Pythonie – wykonuje się on linijka po linijce, a Ty w każdej chwili możesz sprawdzić stan zmiennych. PyTorch działa podobnie. Buduje on strukturę obliczeń (graf) “w locie”, w miarę wykonywania kodu. Dzięki temu proces jest bardziej elastyczny i transparentny.
- Łatwiejsze debugowanie: Jest to bezpośredni rezultat dynamicznych grafów. Jeśli coś pójdzie nie tak, możesz w dowolnym miejscu kodu wstawić print() lub użyć standardowego debuggera Pythona, aby zbadać, jakie wartości przyjmują Twoje dane. Daje to poczucie kontroli i znacznie przyspiesza proces nauki i rozwiązywania problemów.
- Silne wsparcie społeczności i gigantów technologicznych: PyTorch nie jest niszowym projektem. Korzystają z niego i wspierają go tacy giganci jak Meta i Microsoft, a także tysiące badaczy na całym świecie. Oznacza to ogromną ilość dostępnych tutoriali, kursów, gotowych modeli i aktywną społeczność gotową do pomocy.
Czego nauczysz się z tego artykułu?
Ten przewodnik ma jeden cel: dać Ci solidne fundamenty i pewność siebie do dalszej eksploracji świata AI. Krok po kroku przejdziemy przez cały proces tworzenia pierwszej, prostej sieci neuronowej:
- Instalacja: Przygotujemy Twoje środowisko pracy.
- Tensory: Poznasz podstawowy budulec PyTorch.
- Autograd: Zrozumiesz, jak modele “uczą się” w magiczny, zautomatyzowany sposób.
- Budowa sieci: Złożymy naszą pierwszą sieć neuronową z gotowych komponentów.
- Trening: Przeprowadzimy kompletny cykl treningowy i zobaczymy, jak nasz model staje się coraz “mądrzejszy”.
Krok 1: Instalacja i przygotowanie środowiska
Zanim zaczniemy tworzyć inteligentne modele, musimy przygotować nasze warsztaty. Proces instalacji PyTorch jest prosty, ale warto od razu wyrobić sobie dobre nawyki.
Zanim zaczniemy: środowiska wirtualne
Zanim zainstalujesz PyTorch, zaleca się stworzenie środowiska wirtualnego. To odizolowana przestrzeń dla Twojego projektu, która zapobiega konfliktom między różnymi wersjami bibliotek. Możesz do tego użyć wbudowanego w Pythona modułu venv lub popularnego narzędzia conda. Dzięki temu Twój główny system pozostanie czysty, a każdy projekt będzie miał własny, niezależny zestaw pakietów.
Instalacja PyTorch krok po kroku
Najlepszym i jedynym w pełni zaufanym źródłem do instalacji PyTorch jest jego oficjalna strona internetowa: pytorch.org. Znajdziesz tam interaktywny konfigurator, który wygeneruje dla Ciebie odpowiednią komendę instalacyjną.
- Wejdź na stronę pytorch.org.
- W sekcji “Get Started” wybierz opcje pasujące do Twojego systemu:
- PyTorch Build: Zazwyczaj Stable (stabilna).
- Your OS: Twój system operacyjny (Linux, Mac, Windows).
- Package: Pip (jeśli używasz venv) lub Conda.
- Language: Python.
- Compute Platform: CPU (jeśli nie masz karty graficznej NVIDIA) lub odpowiednią wersję CUDA (jeśli posiadasz i chcesz wykorzystać moc GPU).
- Skopiuj wygenerowaną komendę. Dla typowej instalacji na CPU z użyciem pip będzie ona wyglądać podobnie do tej:
pip3 install torch torchvision torchaudio
Weryfikacja Instalacji: “Hello Tensor!”
Aby upewnić się, że wszystko działa poprawnie, wykonajmy nasz odpowiednik “Hello World”. Otwórz edytor kodu lub konsolę Pythona i wpisz poniższy fragment:
import torch
# Sprawdź wersję PyTorch
print(f"PyTorch version: {torch.__version__}")
# Stwórz swój pierwszy tensor
x = torch.rand(2, 3)
print("Hello Tensor! Oto Twój pierwszy losowy tensor:")
print(x)
Jeśli w konsoli zobaczysz wersję biblioteki oraz macierz losowych liczb o wymiarach 2×3, oznacza to, że instalacja przebiegła pomyślnie. Gratulacje, zrobiłeś pierwszy krok!
Krok 2: Fundament PyTorch – Czym są tensory i dlaczego są tak ważne?
Wszystko w PyTorch kręci się wokół jednej, fundamentalnej struktury danych – tensora. Zrozumienie, czym jest i co potrafi, to klucz do swobodnego poruszania się po tym frameworku.
Tensory sercem obliczeń w PyTorch
Tensor to podstawowa struktura danych używana w PyTorch do kodowania danych wejściowych, wyjściowych oraz parametrów modelu. Myśl o nim jako o uogólnieniu pojęcia macierzy na dowolną liczbę wymiarów.
- Tensor 0-wymiarowy to skalar (pojedyncza liczba).
- Tensor 1-wymiarowy to wektor (lista liczb).
- Tensor 2-wymiarowy to macierz (tabela liczb).
- Tensor 3-wymiarowy i więcej to po prostu… tensor (np. obraz kolorowy RGB można przedstawić jako tensor 3D o wymiarach: wysokość x szerokość x 3 kanały koloru).
Analogia do NumPy
Jeśli miałeś kiedykolwiek do czynienia z biblioteką NumPy, jesteś w domu. Tensor w PyTorch jest koncepcyjnie identyczny z numpy.array. Możesz na nich wykonywać podobne operacje, indeksować je i manipulować ich kształtem w bardzo zbliżony sposób. Ta bliskość znacznie ułatwia start.
Tworzenie tensorów w praktyce
PyTorch oferuje wiele sposobów na tworzenie tensorów. Oto najważniejsze z nich, wraz z przykładami kodu:
- Bezpośrednio z danych (listy Pythona):
data = [, ] x_data = torch.tensor(data) print(x_data) # Wynik: tensor([, ]) - Wypełnione zerami, jedynkami lub losowymi wartościami:
# Tensor 2x3 wypełniony zerami zeros = torch.zeros(2, 3) print(zeros) # Wynik: tensor([[0., 0., 0.], [0., 0., 0.]]) # Tensor 2x3 wypełniony jedynkami ones = torch.ones(2, 3) print(ones) # Wynik: tensor([[1., 1., 1.], [1., 1., 1.]]) # Tensor 2x3 z losowymi wartościami z przedziału [0, 1) randoms = torch.rand(2, 3) print(randoms) - Zachowując kształt i typ innego tensora (
_like):x_data = torch.tensor([, ]) # Stwórz tensor zer o takim samym kształcie jak x_data zeros_like_x = torch.zeros_like(x_data) print(zeros_like_x) # Wynik: tensor([, ])
| Funkcja | Opis | Przykład Użycia |
| torch.tensor(data) | Tworzy tensor z istniejących danych (np. listy Pythona). | torch.tensor([, ]) |
| torch.rand(dims) | Tworzy tensor o podanych wymiarach z losowymi liczbami z rozkładu jednostajnego na “. | torch.linspace(0, 10, 5) |
Supermoce tensorów: GPU i gradienty
To, co odróżnia tensory PyTorch od tablic NumPy i czyni je tak potężnymi w deep learningu, to dwie wbudowane “supermoce”:
- Akceleracja na GPU: Trenowanie dużych modeli neuronowych na CPU może trwać dłuugo – za długo. PyTorch pozwala jednym prostym poleceniem przenieść tensor (i wszystkie związane z nim obliczenia) na kartę graficzną, co drastycznie przyspiesza proces, często nawet o rzędy wielkości. Wystarczy użyć metody.to():
# Sprawdź, czy GPU jest dostępne if torch.cuda.is_available(): device = torch.device("cuda") # Przenieś tensor na GPU gpu_tensor = x_data.to(device) print(f"Tensor jest teraz na urządzeniu: {gpu_tensor.device}") - Śledzenie operacji dla gradientów: To fundament uczenia się modeli. Możemy powiedzieć tensorowi, aby “zapamiętywał” wszystkie operacje, które na nim wykonano. Robi się to, ustawiając atrybut requires_grad=True. Dzięki temu PyTorch może później automatycznie obliczyć, jak zmiana tego tensora wpływa na ostateczny wynik. Jest to kluczowe dla mechanizmu autograd, który omówimy w następnym kroku.
Operacje na Tensorach
Operacje na tensorach są proste i intuicyjne, bardzo podobne do tych w NumPy. Możesz je dodawać, mnożyć, indeksować i zmieniać ich kształt.
tensor = torch.ones(4, 4)
# Indeksowanie (jak w NumPy)
print(f"Pierwszy wiersz: {tensor}")
print(f"Pierwsza kolumna: {tensor[:, 0]}")
# Operacje arytmetyczne
y = tensor + 10
print(y)
# Zmiana kształtu za pomocą.view()
# -1 oznacza, że PyTorch sam obliczy ten wymiar
flat_tensor = y.view(-1)
print(f"Spłaszczony tensor ma {flat_tensor.shape} elementów.")
Krok 3: Magia w tle – Jak działa automatyczne różniczkowanie (autograd)
Dotarliśmy do serca mechanizmu uczenia się w PyTorch. Pojęcie “propagacji wstecznej” czy “różniczkowania” może brzmieć groźnie, ale intuicja za nim jest prosta, a PyTorch wykonuje całą ciężką pracę za nas.
Jak uczą się sieci neuronowe? Intuicja za gradient descent
Wyobraź sobie, że stoisz na zboczu góry w gęstej mgle i Twoim celem jest zejście do najniższego punktu w dolinie. Nie widzisz całej trasy, ale możesz zbadać teren tuż pod swoimi stopami. Co robisz?
- Sprawdzasz, w którym kierunku jest najbardziej stromo w dół. To jest właśnie gradient – wektor wskazujący kierunek najszybszego wzrostu. Idąc w przeciwnym kierunku, schodzisz najszybciej.
- Robisz mały krok w tym kierunku.
- Powtarzasz proces: ponownie badasz nachylenie i robisz kolejny krok.
W uczeniu maszynowym “góra” to funkcja straty, która mierzy, jak bardzo myli się nasz model. “Dolina” to punkt, w którym błąd jest minimalny. Algorytm spadku gradientowego robi dokładnie to, co nasz wędrowiec w mgle: iteracyjnie poprawia parametry modelu, robiąc małe kroki w kierunku, który najbardziej redukuje błąd.
autograd – Twój osobisty matematyk
Obliczanie tych wszystkich “nachyleń” (gradientów) dla milionów parametrów w sieci neuronowej byłoby niezwykle skomplikowane i podatne na błędy. I tu wkracza autograd – silnik PyTorch do automatycznego różniczkowania. Działa on jak osobisty, niestrudzony matematyk, który śledzi wszystkie operacje i na żądanie oblicza wszystkie potrzebne gradienty.
Graf obliczeniowy w praktyce
Jak autograd to robi? Kiedy wykonujesz operacje na tensorach, które mają ustawiony atrybut requires_grad=True, PyTorch w tle buduje strukturę danych zwaną dynamicznym grafem obliczeniowym.
- Każda operacja (np. dodawanie, mnożenie) staje się węzłem w grafie.
- Każdy tensor jest krawędzią.
- Graf zapamiętuje, jak z tensorów wejściowych powstał tensor wyjściowy. Na przykład, jeśli C = A * B, PyTorch tworzy “notatkę” w tle, zapisaną w atrybucie C.grad_fn, która mówi: “Powstałem z A i B poprzez operację mnożenia”.
.backward() – Uruchomienie obliczeń
Kiedy już mamy ostateczny wynik (zazwyczaj jest to pojedyncza liczba reprezentująca błąd modelu, czyli stratę), możemy uruchomić całą maszynerię. Wywołanie metody.backward() na tensorze straty działa jak pociągnięcie za sznurek, który uruchamia proces propagacji wstecznej.
PyTorch przechodzi przez graf od końca do początku, używając reguły łańcuchowej z rachunku różniczkowego, aby obliczyć gradienty dla każdego tensora, który przyczynił się do powstania wyniku. Obliczone gradienty są następnie zapisywane w atrybucie.grad każdego z tych tensorów.
Na minimalnym przykładzie:
# Załóżmy, że a i b to parametry naszego modelu
a = torch.tensor([3.0], requires_grad=True)
b = torch.tensor([5.0], requires_grad=True)
# Definiujemy jakąś funkcję, której wynik to Q (nasza "strata")
# Q = 3*a^3 - b^2
Q = 3 * a**3 - b**2
# Uruchamiamy propagację wsteczną
Q.backward()
# Teraz autograd obliczył i zapisał gradienty w atrybutach.grad
# Pochodna Q po a to 9*a^2
print(f"Gradient dQ/da: {a.grad}") # Wynik: tensor([81.])
# Pochodna Q po b to -2*b
print(f"Gradient dQ/db: {b.grad}") # Wynik: tensor([-10.])
Wyłączanie śledzenia gradientów (torch.no_grad())
Czasami nie chcemy, aby PyTorch śledził operacje i budował graf. Dzieje się tak głównie podczas ewaluacji modelu (gdy tylko sprawdzamy jego skuteczność, a nie go trenujemy). Wyłączenie autograd oszczędza wtedy pamięć i przyspiesza obliczenia. Służy do tego menedżer kontekstu with torch.no_grad():.
with torch.no_grad():
# Wszystkie operacje wewnątrz tego bloku nie będą śledzone
c = a * b
print(c.requires_grad) # Wynik: False
Krok 4: Budowa pierwszej sieci neuronowej z torch.nn
Mając solidne podstawy w postaci tensorów i autograd, możemy wreszcie zacząć budować sieci neuronowe. Zamiast robić to ręcznie, użyjemy modułu torch.nn, który jest do tego stworzony.
torch.nn w Akcji
Moduł torch.nn to zbiór gotowych klocków do budowania sieci neuronowych. Zawiera on definicje warstw (liniowych, konwolucyjnych), funkcji aktywacji, funkcji straty i wielu innych użytecznych narzędzi. Używanie torch.nn to standardowa i zalecana praktyka, ponieważ jego komponenty są zoptymalizowane i dobrze przetestowane.
Kluczowe komponenty torch.nn
Na początek wystarczy, że poznasz trzy kluczowe elementy:
- nn.Module: To podstawowa klasa, po której dziedziczą wszystkie modele i warstwy w PyTorch. Myśl o niej jak o szablonie, który zapewnia standardową funkcjonalność, taką jak śledzenie wszystkich parametrów modelu.
- nn.Linear(in_features, out_features): To najprostszy typ warstwy, tzw. warstwa w pełni połączona (fully connected). Każdy neuron wejściowy jest połączony z każdym neuronem wyjściowym. in_features to liczba cech na wejściu warstwy, a out_features to liczba cech na wyjściu.
- Funkcje aktywacji (np. nn.ReLU, nn.Sigmoid): Są to nieliniowe funkcje, które umieszcza się pomiędzy warstwami liniowymi. To właśnie one pozwalają sieciom neuronowym uczyć się skomplikowanych, nieliniowych wzorców w danych. Bez nich sieć neuronowa byłaby tylko skomplikowaną funkcją liniową.
Definiowanie modelu w Pythonie – struktura klasy
W PyTorch model sieci neuronowej definiuje się jako klasę w Pythonie, która dziedziczy po nn.Module. Taka klasa musi implementować co najmniej dwie metody:
- init(self): To konstruktor klasy. Tutaj definiujemy i inicjalizujemy wszystkie warstwy, których będziemy używać w naszym modelu (np. self.layer1 = nn.Linear(…)).
- forward(self, x): Ta metoda definiuje, jak dane (x) przepływają przez sieć. Tutaj łączymy ze sobą warstwy zdefiniowane w init w odpowiedniej kolejności.
Oto przykład bardzo prostej sieci neuronowej, która przyjmuje na wejściu 10 cech, przepuszcza je przez jedną ukrytą warstwę z 5 neuronami i zwraca 1 wartość na wyjściu:
import torch.nn as nn
class SimpleNet(nn.Module):
def __init__(self):
super(SimpleNet, self).__init__()
# Definiujemy warstwy, których będziemy używać
# Warstwa 1: wejście 10 cech, wyjście 5 cech
self.layer1 = nn.Linear(in_features=10, out_features=5)
# Funkcja aktywacji ReLU
self.activation = nn.ReLU()
# Warstwa 2: wejście 5 cech, wyjście 1 cecha
self.layer2 = nn.Linear(in_features=5, out_features=1)
def forward(self, x):
# Definiujemy przepływ danych przez sieć
x = self.layer1(x)
x = self.activation(x)
x = self.layer2(x)
return x
# Stwórzmy instancję naszego modelu
model = SimpleNet()
# Możemy go wydrukować, aby zobaczyć jego architekturę
print(model)
Wynik print(model) pokaże czytelną strukturę naszej sieci, co jest bardzo pomocne przy pracy z bardziej złożonymi architekturami.
Krok 5: Kompletny cykl treningowy
Połączymy teraz wszystkie elementy – tensory, autograd i model z torch.nn – w jeden, spójny, działający cykl treningowy. To jest esencja pracy z PyTorch.
Dane, Model, Optymalizator i Funkcja straty
Zanim rozpoczniemy pętlę treningową, musimy przygotować cztery kluczowe komponenty:
- Dane (Inputs & Labels): Na potrzeby tego przykładu stworzymy prosty, “zabawkowy” zbiór danych. Załóżmy, że chcemy nauczyć model prostej regresji liniowej. Nasze dane wejściowe (inputs) będą losowymi liczbami, a etykiety (labels) będą prostą funkcją tych danych z dodanym szumem.
- Model: Użyjemy instancji naszej klasy SimpleNet z poprzedniego kroku.
- Funkcja Straty (Loss Function): To miara, która mówi nam, jak bardzo myli się nasz model. Dla problemu regresji dobrym wyborem jest błąd średniokwadratowy (Mean Squared Error), dostępny w PyTorch jako nn.MSELoss.
- Optymalizator (Optimizer): To algorytm, który będzie aktualizował wagi naszego modelu na podstawie obliczonych gradientów. Najprostszym i najpopularniejszym na początek jest stochastyczny spadek gradientu (Stochastic Gradient Descent), dostępny jako torch.optim.SGD. Musimy przekazać mu parametry naszego modelu (model.parameters()) oraz współczynnik uczenia (lr – learning rate), który kontroluje wielkość “kroków” robionych w dół zbocza funkcji straty.
Pięć kroków pętli treningowej
Każda iteracja pętli treningowej (zwana epoką) składa się z pięciu fundamentalnych kroków. Można o nich myśleć jak o sztafecie, w której każdy komponent wykonuje swoje zadanie i przekazuje pałeczkę dalej.
- Krok 1: Przepuszczenie Danych (Forward Pass): Podajemy nasze dane wejściowe do modelu, aby uzyskać jego przewidywania (predictions = model(inputs)). Model wykonuje wszystkie operacje zdefiniowane w metodzie forward, a autograd w tle buduje graf obliczeniowy.
- Krok 2: Obliczenie Straty (Loss Calculation): Porównujemy przewidywania modelu z prawdziwymi etykietami za pomocą funkcji straty (loss = loss_function(predictions, labels)). Wynikiem jest pojedyncza liczba (skalar), która mówi nam, jak duży jest błąd. Ten krok dodaje ostatni węzeł do naszego grafu.
- Krok 3: Wyzerowanie Gradientów (Zero Gradients): Przed obliczeniem nowych gradientów, musimy wyzerować te z poprzedniej iteracji. Robimy to za pomocą optimizer.zero_grad(). Jest to kluczowe, ponieważ PyTorch domyślnie akumuluje (sumuje) gradienty przy każdym wywołaniu.backward().
- Krok 4: Propagacja Wsteczna (Backward Pass): Wywołujemy loss.backward(). To jest moment, w którym autograd wchodzi do akcji, przechodzi przez graf od końca i oblicza gradienty dla wszystkich parametrów modelu.
- Krok 5: Aktualizacja Wag (Optimizer Step): Na koniec optymalizator wykonuje swoją pracę. Wywołanie optimizer.step() sprawia, że przechodzi on przez wszystkie parametry, które obserwuje i aktualizuje ich wartości, używając obliczonych gradientów (zapisanych w param.grad) i swojego algorytmu (np. SGD).
Kompletny kod pętli treningowej
A teraz połączmy wszystko w całość. Poniższy kod implementuje pełny cykl treningowy dla naszego prostego problemu.
import torch
import torch.nn as nn
# KROK 0: PRZYGOTOWANIE DANYCH I MODELU
# Definicja modelu (taka sama jak wcześniej)
class SimpleNet(nn.Module):
def __init__(self, input_size, output_size):
super(SimpleNet, self).__init__()
self.layer1 = nn.Linear(input_size, 5)
self.activation = nn.ReLU()
self.layer2 = nn.Linear(5, output_size)
def forward(self, x):
x = self.layer1(x)
x = self.activation(x)
x = self.layer2(x)
return x
# Parametry
input_size = 10
output_size = 1
learning_rate = 0.01
num_epochs = 100
# Stworzenie "zabawkowych" danych
inputs = torch.randn(20, input_size) # 20 próbek, 10 cech każda
labels = torch.randn(20, output_size) # 20 etykiet
# Inicjalizacja modelu, funkcji straty i optymalizatora
model = SimpleNet(input_size, output_size)
loss_function = nn.MSELoss()
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=learning_rate)
# PĘTLA TRENINGOWA
print("Rozpoczynam trening...")
for epoch in range(num_epochs):
# KROK 1: FORWARD PASS
predictions = model(inputs)
# KROK 2: OBLICZENIE STRATY
loss = loss_function(predictions, labels)
# KROK 3: WYZEROWANIE GRADIENTÓW
optimizer.zero_grad()
# KROK 4: BACKWARD PASS
loss.backward()
# KROK 5: AKTUALIZACJA WAG
optimizer.step()
# Drukuj postęp co 10 epok
if (epoch + 1) % 10 == 0:
print(f'Epoka [{epoch+1}/{num_epochs}], Strata: {loss.item():.4f}')
print("Trening zakończony!")
Uruchomienie tego kodu pokaże, jak wartość straty systematycznie maleje z każdą epoką.
Krótkie podsumowanie
W tym artykule nauczyłeś się kluczowych koncepcji, które stanowią podstawę pracy z PyTorch:
- Tensory: Wiesz już, że są podstawowym budulcem, podobnym do tablic NumPy, ale z supermocami w postaci akceleracji GPU i śledzenia gradientów.
autograd: Zrozumiałeś intuicję stojącą za automatycznym różniczkowaniem i wiesz, jak za pomocą loss.backward() uruchomić proces uczenia.nn.Module: Potrafisz zdefiniować architekturę sieci neuronowej w sposób obiektowy i modułowy.- Pętla treningowa: Znasz pięć kluczowych kroków, które tworzą serce każdego procesu treningowego w PyTorch.
Co Dalej?
Oto kilka kierunków, które warto zbadać w następnej kolejności:
- Profesjonalna obsługa danych: Zapoznaj się z klasami Dataset i DataLoader. Pozwalają one na efektywne wczytywanie, przetwarzanie i podawanie do modelu dużych zbiorów danych w porcjach (batchach).
- Wizja Komputerowa: Odkryj bibliotekę torchvision, która zawiera popularne zbiory danych (np. MNIST, CIFAR10), gotowe, wstępnie wytrenowane modele (np. ResNet) oraz narzędzia do transformacji obrazów.
- Zapisywanie i wczytywanie modeli: Naucz się, jak zapisać stan wytrenowanego modelu za pomocą torch.save() i wczytać go później za pomocą torch.load(), aby móc go ponownie wykorzystać bez konieczności trenowania od nowa.
- Monitorowanie treningu: Narzędzie TensorBoard (ale wymaga to znajomości TensorFlow), które pozwala na wizualizację procesu uczenia – możesz śledzić na wykresach, jak zmienia się strata, dokładność i inne metryki w czasie rzeczywistym.
Gdzie szukać pomocy i inspiracji?
Twoja podróż z AI będzie znacznie łatwiejsza, jeśli staniesz się częścią społeczności. Oto kilka nieocenionych zasobów:
- Oficjalne Tutoriale PyTorch:– to najlepsze miejsce na start. Znajdziesz tam dziesiątki przewodników, od podstaw po zaawansowane zastosowania.
- Dokumentacja PyTorch: – Twoje SSOT o każdej funkcji i klasie.
- Społeczność PyTorch: Fundacja PyTorch organizuje fora dyskusyjne, wydarzenia i konferencje, które są świetną okazją do nauki i networkingu.
