PyTorch: la bibliothèque de deep learning de Meta

Intelligence artificielle open source développée par Facebook qui est aujourd’hui Meta.PyTorch entre dans la catégorie du deep learning. Il permet le développement de réseaux de neurones. Pour tout savoir sur cette bibliothèque d’IA, suivez-nous dans cet article. 

Définition de PyTorch  

PyTorch est une bibliothèque d’IA qui est créée par Meta. Elle est écrite en Python afin de développer le deep learning  with PyTorch ou l’apprentissage profond ainsi que le développement des réseaux de neurones artificiels. En partant de plusieurs variables, vous pouvez effectuer des calculs de gradients ou  utiliser des tableaux multidimensionnels obtenus  à l’aide de tenseurs. PyTorch est disponible  en open source sous la licence BSD modifiée depuis 2016. En 2018, la bibliothèque de Meta a été fusionnée avec Caffe2 qui est une infrastructure d’apprentissage en profondeur adaptée au déploiement. Caffe2 peut prendre en charge des algorithmes d’apprentissage avec des dizaines de milliards de paramètres.

Téléchargement de PyTorch 

Pour télécharger PyTorch, accédez à la page officielle du projet sur GitHub et sélectionnez le fichier dans l’onglet Code. 

Installation  

L’installation  peut se faire à partir du gestionnaire de packages Conda notamment pour les systèmes d’exploitation Windows, Linux et macOS. Vous trouverez les fichiers d’installation qui correspondent sur Anaconda.org. Vous devez par la suite suivre les étapes d’installation et compléter avec cette ligne de code : “conda install -c pytorch pytorch”. PyTorch peut également être installé à partir de l’environnement pip. Selon votre système, il peut vous demander d’entrer la ligne de code pip install pytorch.

Installation de PyTorch avec Anaconda et Conda

l’utiliser pour la première fois peut être très facile lorsque vous suivez les étapes suivantes. En tout cas, l’option d’installation recommandée est l’utilisation du gestionnaire de packages Anaconda Python. Anaconda permet la gestion de Python, de Jupyter Notebook et d’autres packages qui sont fréquemment utilisés pour le calcul scientifique et la science des données, comme le cas de Pytorch. Ci-après les étapes à suivre : 

  • Télécharger et installer Anaconda en privilégiant la dernière version de Python 
  • Aller sur le site de PyTorch et trouver la section de démarrage local
  • Paramétrer les options de configuration qui conviennent à votre environnement local
  • Exécuter la commande qui est présentée dans le terminal pour procéder à l’installation de PyTorch. 

Vérification de l’installation de PyTorch 

Après avoir installé PyTorch, il faut vérifier s’il est prêt et surtout si vous êtes prêts à coder. Pour cela, il suffit de créer un dossier et de mettre le tout dedans. Ci-dessous les étapes de vérification de l’installation ;

  • Import touch pour utiliser PyTorch 
  • Torch version pour vérifier la version 
  • Torch.cuda.is_avalaible () pour vérifier les capacités GPU et torch.version.cuda pour vérifier la version cuda 

Utilisation de PyTorch 

Avant tout, Pytorch est est facile à apprendre. Cela permet un accès rapide et une productivité accrue. Ensuite, il se tourne vers l’architecture dynamique. Résultat : son réseau de neurones est évolutif grâce aux étapes d’entraînement. PyTorch vous permet d’ajouter de nouveaux nœuds et de modifier les connexions entre eux, y compris les connexions d’une couche à une autre. En aval, le traitement des graphes de modèle est directement pris en charge par le moteur d’exécution  PyTorch, ce qui rend le framework simple à utiliser avec divers environnements de débogage tiers tels que PyCharm et ipdb. Enfin, l’infrastructure de Facebook prend en charge le parallélisme déclaratif des données. Une technique qui permet de  paralléliser l’exécution de la phase d’apprentissage sur un cluster de serveurs GPU standardisés en divisant le traitement en plusieurs mini-batchs.

Différence entre PyTorch et Tensorflow

Il utilise des réseaux de neurones dynamiques, tandis que TensorFlow est basé sur une architecture de graphe statique. C’est l’une des principales différences entre les deux bibliothèques d’apprentissage en profondeur. Résultat : PyTorch facilite grandement le développement natif des structures de réseaux de neurones pendant la phase d’apprentissage. 

Définition de DataLoader dans PyTorch 

PyTorch est livré avec deux primitives : Torch.utils.data.DataLoader qui permet de créer un mini jeu de données à partir du jeu de données d’apprentissage. Puis de Torque.utils.data.Dataset qui permet l’utilisation des ensembles de données préinstallés. PyTorch n’est pas uniquement une bibliothèque, c’est un framework qui intègre différents modules. Parmi cela, il y a TorchServe qui est un outil de gestion de déploiement de réseaux de neurones préalablement formés. Il y a également TorchElastic, qui permet le lancement des opérations PyTorch tolérantes aux pannes dans votre cluster Kubernetes.

 Tutorials

Sur PyTorch.org, vous trouverez un cadre d’apprentissage automatique open source qui accélère le passage de prototypage de recherche au déploiement en production, le PyTorch Tutorials. Vous pouvez apprendre les bases, le démarrage rapide, les tenseurs, les ensembles de données et chargeurs de données, la construction de réseau de neurones, la différenciation automatique avec torch.autograd, l’optimisation des paramètres de modèle et l’enregistrement ainsi que le chargement de modèles. 

TenserFlow Tutorials 

Pour devenir un expert en apprentissage automatique, vous devez d’abord avoir une base solide dans quatre domaines d’apprentissage : le codage, les mathématiques, l’étude de la théorie de l’apprentissage automatique et la création de projets  ML. TenserFlow Tutorials sur tenserflow.org  améliore ces quatre compétences en vous permettant d’accéder à une bibliothèque de ressources. Pour les débutants, il y a les bases de la machine learning, pour le niveau intermédiaire et expert, il y a la machine Learning théorique et avancée, et enfin pour les débutants, il y a le développement JavaScript. TenserFlow Tutorials a également compilé une sélection de livres, de cours en ligne, de concepts mathématiques, de vidéos, d’exercices qui permettent d’avoir les bases de la machine learning.

Les raisons de choisir PyTorch 

 Pour terminer, retrouvez ci-dessous les avantages de PyTorch : 

  • PyTorch permet d’apprendre le Deep Learning d’une manière facile : même s’il existe plusieurs types de formations sur le Deep Learning, PyTorch est  spécial car il permet un apprentissage facile et rapide.
  • PyTorch est soutenu par une large communauté : avec une grande documentation très accessible, le site de PyTorch offre aussi un excellent ensemble de tutoriels. C’est une ressource inestimable, une bibliothèque constituée d’une grande communauté prête à aider les nouveaux arrivants. 
  • PyTorch est très performant et ne risque pas de disparaître : avec la rapidité de son développement. Dans les années qui vont suivre, il est sûr que PyTorch ne cessera pas d’augmenter sa performance dans plusieurs domaines comme le développement mobile, les réseaux clairsemés  et la quantification des modèles. 

Il permet de donner un cadre de travail et des outils pour que la programmation soit facilitée. Développé en Open Source, son code est accessible et modifiable par tous. Ce qui permet une grande fiabilité, une transparence et un entretien de façon continue. 

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