PyTorch

PyTorch è una libreria open-source per il linguaggio di programmazione Python e C++, focalizzata principalmente sull'apprendimento profondo (deep learning) e sul calcolo scientifico. Si tratta di un framework di approndimento profondo con un'interfaccia utente intuitiva che semplifica molte attività come il caricamento dei dati, la preelaborazione, l'addestramento del modello, ecc.

In questo esempio pratico spieghiamo come utilizzare PyTorch per fare il riconoscimento delle immagini, utilizzando uno dei molti modelli preaddestrati disponibili nella libreria.

La libreria utilizza strutture di dati familiari come i tensori, che sono strutture di dati simili a matrici multidimensionali (simili agli array di NumPy) e supporta operazioni di calcolo automatico del gradiente, fondamentali per l'allenamento degli algoritmi di apprendimento profondo.

Inoltre, a differenza di altre librerie, PyTorch consente di definire e modificare le reti neurali in modo dinamico.

Questa facilità d'uso rende PyTorch particolarmente adatto per i principianti, che possono concentrarsi sull'apprendimento dei concetti di fondo senza essere sopraffatti dalla complessità del codice.

Ecco un esempio pratico di script realizzato in PyTorch.

In poche righe di codice viene chiamato ed eseguito un modello.

1. from torchvision import models
2. model = models.alexnet(pretrained=True)
3. device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
4. model.eval()
5. model.to(device)
6. y=model(batch.to(device))

PyTorch non è solo apprezzato per la sua semplicità e flessibilità, ma anche per le sue capacità tecniche avanzate e la sua applicabilità in diversi ambiti dell'AI.

Questa combinazione lo rende uno strumento estremamente potente e versatile per ricercatori, sviluppatori e appassionati di intelligenza artificiale.

Ad esempio, in PyTorch i grafici computazionali sono definiti "dinamicamente" durante l'esecuzione del codice. Questa caratteristica offre una maggiore flessibilità nello sviluppo dei modelli, perché permette agli sviluppatori di apportare modifiche e ottimizzazioni in tempo reale.

PyTorch gode di un supporto esteso dalla comunità di ricercatori e sviluppatori che assicura aggiornamenti costanti, miglioramenti della libreria e fornisce una vasta gamma di risorse educative, come tutorial, documentazione completa e forum di discussione, dove gli utenti possono scambiare consigli e soluzioni.

È ottimizzato per sfruttare pienamente le capacità hardware, come le GPU (Graphics Processing Units), per accelerare notevolmente il training e l'inferenza dei modelli di apprendimento profondo.

Inoltre, la sua scalabilità lo rende adatto sia per piccoli progetti sia per grandi applicazioni industriali.

PyTorch è supportato da un ampio ecosistema di librerie e estensioni, come TorchVision per il trattamento delle immagini, TorchText per il linguaggio naturale, e TorchAudio per l'elaborazione del suono. Queste librerie facilitano notevolmente lo sviluppo di applicazioni specifiche, permettendo agli sviluppatori di concentrarsi sugli aspetti unici del loro progetto.

La capacità di PyTorch di interagire e integrarsi con altre popolari librerie di data science e machine learning, come NumPy e scikit-learn, è un grande vantaggio.

Questa interoperabilità consente una maggiore flessibilità e facilità nell'integrare PyTorch in pipeline di data science già esistenti.

Un'altra caratteristica chiave di PyTorch è il suo modulo Autograd, che automatizza il calcolo dei gradienti.

Questo è essenziale per l'allenamento dei modelli di rete neurale, poiché permette una facile implementazione di algoritmi di backpropagation senza dover definire manualmente i gradienti.

Oltre all'apprendimento profondo (deep learning), PyTorch trova applicazione in numerosi altri campi, come il computer vision, il linguaggio naturale, e il reinforcement learning.

La sua versatilità lo rende uno strumento utilizzabile in un'ampia gamma di applicazioni nel campo dell'intelligenza artificiale.