PyTorch : tout savoir sur la bibliothèque de deep learning de Facebook

PyTorch est une bibliothèque Python de deep learning. Dans le domaine de l'intelligence artificielle (IA), le système permet de manipuler des tenseurs et de réaliser le calcul des algorithmes associés. Développée par Facebook, PyTorch est accessible en open source.

Qu’est-ce que PyTorch ?

PyTorch est une bibliothèque, développée par Facebook, écrite en Python pour se lancer dans le deep learning. À partir de plusieurs variables, elle peut servir à réaliser le calcul de gradients ou à utiliser des tableaux multidimensionnels obtenus grâce à des tenseurs spécifiques.

Comment télécharger PyTorch sur GitHub ?

Pour télécharger PyTorch sur GitHub, il suffit de se rendre sur la page officielle (<a href="https://github.com/pytorch" target="_blank">https://github.com/pytorch</a>) et de sélectionner le fichier via l’onglet "repositories". Des extensions sont également accessibles ici : <a href="https://github.com/pytorch/extension-cpp" target="_blank">https://github.com/pytorch/extension-cpp</a>.

Comment installer PyTorch avec Conda ou pip ?

Pour les systèmes d’exploitation Windows, Linux et macOS, PyTorch peut être installé depuis le gestionnaire de packages Conda. Le <a href="https://anaconda.org/pytorch/pytorch" target="_blank">fichier se télécharge sur Anaconda</a>. Il convient ensuite de suivre la procédure, puis de la finaliser avec cette ligne de code : "conda install -c pytorch pytorch". L’installation de PyTorch est également réalisable depuis l’<a href="https://pypi.org/project/torch/" target="_blank">environnement pip</a>. Selon le système, celui-ci peut demander d’entrer la ligne "pip install pytorch".

Pourquoi PyTorch est-il utilisé ?

PyTorch s’emploie dans le domaine du deep learning. Ses fonctionnalités permettent de prendre en charge :

  • la création et le déploiement de réseaux de neurones profonds ;
  • la génération de matrices ;
  • la régression linéaire ;
  • l’entraînement rapide des modèles ;
  • le traitement séquentiel des données…

PyTorch vs TensorFlow : quelle différence ?

PyTorch utilise un réseau de neurones dynamiques, tandis que TensorFlow exploite des modules statiques et des graphiques dynamiques, mais ne dispose d’aucune option d’exécution associée aux graphes de calcul. Enfin, PyTorch prend en charge le déploiement de frameworks mobiles et d’origine. TensorFlow supporte mieux les frameworks d’origine pour son fonctionnement.

Qu’est-ce que DataLoader dans PyTorch ?

DataLoader est un module compatible avec PyTorch qui permet de gérer les données nécessaires à la génération des réseaux de neurones profonds. Il autorise l’import et l’export de paquets, leur édition ou leur suppression. Avant l’intégration au modèle de deep learning, il est possible de les générer en temps réel à partir de plusieurs cœurs.

Tutoriel et documentation : quelques liens

Afin de se familiariser avec l’usage et les concepts de PyTorch, il est recommandé de consulter les liens suivants :