Slovník pojmov

PyTorch

Čo je PyTorch?

PyTorch je open-source framework na strojové učenie a hlboké učenie v programovacom jazyku Python. Pôvodne ho vyvinula spoločnosť Meta (vtedy Facebook) a od roku 2022 ho spravuje PyTorch Foundation pod záštitou Linux Foundation. PyTorch sa široko používa vo výskume aj v praxi, pretože vývojárom umožňuje flexibilne vytvárať modely, trénovať ich na GPU a testovať krok za krokom; vznikli v ňom mnohé známe jazykové a obrazové modely.

Témy

  • framework
  • hlboké učenie
  • open source

Vyskúšajte KI.ordo

Agenti, postupy a šablóny v jednom pracovnom priestore – bezplatné 24-hodinové demo.

Spustiť demo
← Všetky pojmy

Súvisiace pojmy

TensorFlow

TensorFlow je open-source framework na strojové učenie, ktorý vyvinul Google a vydal v roku 2015. Používa sa na vytváranie, trénovanie a nasadzovanie neurónových sietí v aplikáciách, na serveroch alebo na mobilných zariadeniach. Keras poskytuje prístupné rozhranie vyššej úrovne; typické použitia zahŕňajú klasifikáciu obrázkov, predpovedanie a odporúčacie systémy.

  • Framework
  • Hlboké učenie
  • +1

Keras

Keras je open-source knižnica v jazyku Python na tvorbu a trénovanie neurónových sietí, ktorú pôvodne vyvinul François Chollet. Ponúka prístupné, vysokoúrovňové rozhranie na skladanie modelov z vrstiev. Od verzie 3 môže Keras ako výpočtový backend bežať na JAX, TensorFlow alebo PyTorch. Príklad: tím vytvorí prototyp modelu na klasifikáciu obrázkov len niekoľkými riadkami kódu.

  • Hlboké učenie
  • knižnica
  • +1

Torch

Torch je open-source framework na strojové učenie založený na skriptovacom jazyku Lua; jeho verzia Torch7 sa v 2010. rokoch široko používala vo výskume aj v priemysle. Považuje sa za predchodcu PyTorch, ktorý prevzal myšlienky a časti knižníc C z Torch, ale používa Python. Podľa oficiálneho repozitára sa Torch aktívne nevyvíja a pre nové projekty je dnes málo relevantný.

  • Framework
  • Lua
  • +1

Hlboké učenie

Hlboké učenie je odvetvie strojového učenia, ktoré využíva umelé neurónové siete s mnohými vrstvami. Takéto siete sa z veľkého množstva údajov učia, na ktorých znakoch záleží – od hrán v obrázkoch až po významové súvislosti v textoch. Hlboké učenie je základom dnešných jazykových modelov, rozpoznávania obrazu a reči a strojového prekladu a zvyčajne si vyžaduje značný výpočtový výkon a veľa trénovacích údajov.

  • neurónové siete
  • strojové učenie
  • +1