Framework Machine Learning Open Source yang Dikembangkan oleh Facebook AI Research!

PyTorch adalah sebuah framework machine learning open source yang dikembangkan oleh Facebook AI Research (FAIR). PyTorch menyediakan alat dan library untuk membangun model machine learning dengan mudah dan cepat. Library ini ​​utamanya digunakan untuk aplikasi yang menggunakan GPU dan CPU. Ia cenderung lebih disukai daripada framework deep learning lainnya (seperti TensorFlow dan Keras) karena menggunakan grafik komputasi dinamis, yang memungkinkan pengguna untuk mengubah model mereka secara real-time dan menyesuaikan dengan data yang berbeda.

Dengan menggunakan library ini, ilmuwan, pengembang, dan neural network debugger bisa menjalankan dan menguji bagian dari kode secara real-time. Jadi, user tidak perlu menunggu untuk memeriksa apakah sebagian kode berfungsi atau tidak setelah seluruh kode diimplementasikan.

FItur Kunci PyTorch

PyTorch sebagai kerangka kerja untuk pengembangan kecerdasan buatan maupun pembelajaran mesin menawarkan banyak fitur terbaik untuk melakukan pengembangan bagi pengguna. Berikut beberapa fitur kunci dari PyTorch :

• Perhitungan Tensor

Mirip dengan NumPy array yang merupakan perpustakaan sumber terbuka Python yang menambah dukungan untuk array multidimensi besar, tensor adalah array n-dimensi generik yang digunakan untuk perhitungan numerik sembarang dan dipercepat oleh unit pemrosesan grafis. Struktur multidimensi ini dapat dioperasikan dan dimanipulasi dengan antarmuka program aplikasi (API).

• TorchScript

Fitur Ini adalah lingkungan produksi PyTorch yang memungkinkan pengguna untuk beralih antar mode dengan mulus. TorchScript mengoptimalkan fungsionalitas, kecepatan, kemudahan penggunaan, dan fleksibilitas.

• Perhitungan grafik dinamis

Fitur ini memungkinkan pengguna mengubah perilaku jaringan secara real-time tanpa harus menunggu seluruh kode dieksekusi.

• Diferensiasi otomatis

Teknik ini digunakan untuk membuat dan melatih neural network. Teknik Ini menghitung secara numerik turunan dari suatu fungsi dengan melakukan lintasan mundur dalam neural network.

• Dukungan Python

Karena PyTorch didasarkan pada bahasa pemrograman Python, maka dapat digunakan bersama perpustakaan dan paket populer dari python seperti NumPy, SciPy, Numba, dan Cynthon.

• Variabel

Variabel ini melingkupi luar tensor untuk menahan gradien. Fitur Ini mewakili simpul dalam grafik komputasi.

• Parameter

Parameter dibungkus di sekitar variabel. Mereka digunakan ketika parameter perlu digunakan sebagai tensor, yang tidak mungkin saat menggunakan variabel.

• Modul

Fitur ini mewakili neural network dan merupakan blok bangunan komputasi yang berstatus. Modul dapat berisi modul dan parameter lainnya.

• Fungsi

Fitur ini menjadi penghubung antara dua variabel. Fungsi tidak memiliki memori untuk menyimpan status atau buffer dan tidak memiliki memori sendiri.

Symbol penting PyTorch

Dalam konteks AI, PyTorch memiliki beberapa simbol yang penting, antara lain:

• Tensor

Representasi dari data numerik dalam PyTorch, yang dapat dioperasikan dengan berbagai fungsi matematika.

• Module

Unit dasar dalam membangun model deep learning, yang terdiri dari beberapa layer dan fungsi aktivasi.

• Loss function

Fungsi yang digunakan untuk mengukur seberapa baik model deep learning dalam memprediksi output yang diinginkan.

• Optimizer

Algoritma yang digunakan untuk memperbarui parameter dalam model deep learning agar dapat menghasilkan prediksi yang lebih akurat.

CARA KERJA PYTORCH

PyTorch bekerja dengan memanfaat dua komponen inti, yaitu tensor dan grafik. Berikut penjelasannya:

1.    TENSOR

Tipe data inti PyTorch yang mirip dengan array multidimensi ini dipakai untuk menyimpan dan memanipulasi input dan output model serta parameter model. Tensor mirip dengan ndarray NumPy, bedanya tensor dapat berjalan di GPU untuk mempercepat komputasi.

2.    GRAFIK

Setiap framework modern untuk deep learning didasarkan pada konsep grafik, di mana neural network direpresentasikan sebagai struktur grafik perhitungan. Didasarkan pada grafik komputasi dinamis, grafik komputasi library ini dibangun kembali saat runtime menggunakan kode yang sama saat melakukan komputasi untuk forward pass, sehingga menciptakan struktur data yang diperlukan untuk backpropagation. Sebagai framework pertama yang cocok dengan kinerja grafik statis, library ini cocok untuk jaringan konvolusi standar hingga neural network berulang.

Manfaat menggunakan PyTorch

Berikut beberapa manfaat yang bisa didapatkan dengan menggunakan PyTorch.

1. Menawarkan struktur yang mudah dipelajari dan mudah dikodekan berdasarkan Python untuk pengembang.
2. Memungkinkan debugging yang mudah dengan alat Python populer.
3. Menawarkan skalabilitas dan didukung dengan baik di platform cloud utama.
4. Menyediakan komunitas kecil yang fokus pada sumber terbuka.
5. Mengekspor model pembelajaran ke format standar Open Neural Network Exchange (ONNX).
6. Menawarkan antarmuka yang ramah pengguna.
7. Menyediakan opsi antarmuka front-end C++.
8. Termasuk seperangkat API yang kuat yang memperluas perpustakaan PyTorch.

Fungsi PyTorch

PyTorch memiliki fungsi utama sebagai berikut:

• Memudahkan proses pembuatan model neural network.
• Mempercepat proses training dan inference model.
• Memungkinkan pengguna untuk melakukan eksplorasi data dan visualisasi model.
• Memiliki dukungan untuk berbagai jenis model neural network, seperti convolutional neural network (CNN), recurrent neural network (RNN), dan transformer.

Editor : Retna