Découvrez dans ce billet tout ce que vous avez besoin de savoir sur PyTorch, dont son histoire, son utilisation pour le deep learning, ses avantages, sa méthode de téléchargement ou encore sa méthode d’installation.

L’histoire de Py torch

Ce sont dans les laboratoires de recherche AI de Facebook, aujourd’hui Meta, que prendra naissance Pytorch en 2016. Écrit dans le langage de programmation Python, le framework se base sur l’ancienne librairie Torch.

Bibliothèque open source disponible sous licence BSD Modifiée, Pytorch sera fusionné en mars 2018 par Meta à Caffe2. Il s’agit d’un framework qui offre un moyen simple et direct d’expérimenter le deep learning ou apprentissage profond en tirant profit de nouveaux modèles et algorithmes.

Il est à noter que Caffe2 est un outil si bien adapté au deep learning qu’il est capable d’effectuer la prise en charge d’algorithmes d’apprentissage ayant plusieurs dizaines de milliards de paramètres.

Plus tard en 2022, sera annoncée par Meta, la création de la PyTorch Foundation. Il s’agit d’une organisation indépendante chargée du projet PyTorch et qui sera sous l’égide de la fondation Linux.

Utilisation de Pytorch pour le Deep Learning

Une des forces de Pytorch est que ce dernier est conçu de manière à réduire au mieux le temps nécessaire à l’exécution des algorithmes. Il n’hésite pas, pour ce faire, à tirer le meilleur des caractéristiques du hardware.

Dans son fonctionnement, Py Torch a recours à des tenseurs. Il s’agit de tableaux multidimensionnels sous la forme desquels sont représentées les datas.

Bien que similaire au tableau NumPy, le tenseur présente l’avantage de se servir des GPU pour réaliser des opérations très rapides.

À l’aide des tenseurs, Pytorch est à même de réaliser discrètement et efficacement 4 étapes pour l’entrainement du réseau de neurones. Il s’agit de :

• l’assemblage d’un graphe ;
• la réalisation de prédictions ;
• le calcul de la perte ou erreur en comparaison des prédictions ;
• la backpropagation.

Cette dernière étape consiste en un parcours dans le sens inverse du réseau dans le but d’effectuer des ajustements sur les tenseurs en vue d’améliorer la précision des prédictions. Tout ceci en se basant sur la perte ou erreur calculée.

Pourquoi utiliser Pytorch ?

Le choix d’un framework doit être déterminé par de nombreux critères dont l’existence d’une grande communauté autour de celui-ci et la disponibilité de ressources telles que des manuels et des tutoriels. Bien qu’étant un outil relativement récent, Pytorch coche parfaitement ces deux cases.

Il dispose en outre d’une interface facile à prendre en main pour effectuer la création de réseaux neuronaux.

Un autre point fort de Pytorch est que, comparé à d’autres outils de deep learning, il fonctionne avec des graphes dynamiques et non statiques. De ce fait, il permet la modification des fonctions pendant l’exécution et la variation du calcul des gradients avec celles-ci.

Sa compatibilité avec les cartes graphiques (GPU) constitue par ailleurs un autre grand point positif en faveur de l’utilisation de Pytorch.

En effet, l’outil se sert en interne de CUDA qui est une technologie développée par NVIDIA permettant l’usage du processeur graphique pour l’exécution de calcul à la place du processeur central.

Avantages de Pytorch

Malgré son jeune âge, Pytorch jouit d’une grande popularité en raison des nombreux avantages qu’il offre à ses utilisateurs.

Un framework conçu pour fonctionner avec Python

Dans le domaine de l’intelligence artificielle en général et plus précisément dans celui du deep learning, Python est l’un des langages les plus utilisés. Pytorch constitue donc un choix idéal pour les développeurs déjà habitués à l’environnement de Python puisque le framework est conçu et assemblé afin de fonctionner avec ce langage.

Cette situation rend d’ailleurs le débogage avec Pytorch facile puisque la profonde intégration du framework à Python rend de nombreux outils de débogage Python utilisable avec Pytorch.

Un outil facile à apprendre

À l’instar de son langage d’écriture Python, Pytorch est populaire auprès d’un grand nombre de développeurs pour sa facilité à apprendre. Il s’agit d’un avantage rendu possible grâce à la syntaxe simple et intuitive dont il est doté.

L’existence d’une grande communauté d’utilisateurs Py Torch

Comme évoqué plus tôt, un gros avantage de Pytorch est qu’une excellente documentation et de nombreux tutoriels couvrant tous les aspects de l’outil sont disponibles sur son site officiel.

À côté de ces ressources, il est important de mentionner la grosse communauté de développeurs qui se développe quotidiennement autour du framework. Sur le forum discuss.pytorch.org, les utilisateurs de l’outil peuvent converser entre eux et recevoir de l’aide de la part des développeurs de PyTorch. Plus de 1500 messages sont échangés sur ce forum de discussion chaque semaine.

Pytorch VS Tensor Flow : quelles différences ?

Bien qu’étant tous deux des frameworks de référence dans le domaine du deep learning en open source, Py Torch et Tensor Flow présentent quelques différences dans leur fonctionnement respectif.

Construction de graphes

Sur le plan de la construction de graphes informatiques, Pytorch opte pour une architecture dynamique. Concrètement, cela rend les réseaux de neurones évolutifs tout au long de leur apprentissage.

Avec Py Torch, il est possible d’ajouter de nouveaux nœuds, d’effectuer des modifications sur ceux-ci, et ce, même entre couches.

En ce qui concerne Tensor Flow, le choix est plutôt porté sur des graphes statiques. Il est donc nécessaire de définir, dans un premier temps, le graphe de calcul avant de se servir de la session pour calculer les résultats du tenseur. Le débogage du code en devient plus complexe et la mise en œuvre plus éprouvante.

Débogage

Comme il a été fait mention précédemment, la bonne intégration de Py Torch à Python rend possible l’utilisation du débogueur python standard. Le développeur n’a plus besoin d’apprendre l’utilisation d’un nouveau débogueur.

Avec Tensor Flow par contre, deux choix s’offrent pour le débogage dont l’un est l’apprentissage du débogueur TF. Le second choix fait appel à des variables requises à la session.

Comment télécharger Pytorch ?

Vous pouvez télécharger le framework en vous rendant sur pytorch.org, le site du projet. Cela requiert toutefois de configurer un environnement Python préalablement.

Anaconda est le gestionnaire de package le plus recommandé pour cela, car il vous fournira, en une seule installation, toutes les dépendances de Py Torch dans un environnement sécurisé.

Une précision importante pour les utilisateurs de Windows est qu’il faut s’assurer d’installer Python 3.7, 3.8 ou 3.9, car seuls ceux-ci sont supportés par Pytorch sur le système d’exploitation.

Comment installer Py Torch ?

Pour installer Py Torch, vous devez retrouver l’assistant d’installation sur la page d’installation du framework disponible sur son site web. Il vous faudra ensuite sélectionner différentes options afin de fournir vos informations système et configurer vos préférences.

Une fois cela effectué, vous pourrez obtenir une commande à exécuter dans l’invite Anaconda. Votre installation devrait alors se dérouler sans encombre.

Pour vous assurer de sa réussite, vous pouvez ouvrir le shell interactif Python et essayer d’importer Pytorch. Si vous ne recevez aucun message d’erreur, Pytorch est parfaitement installé.

L’article Py Torch : Tout savoir sur le framework est apparu en premier sur EasyPartner.

Cette expression vous est encore étrangère ? En termes simples, il permet à un ordinateur de réagir comme un cerveau humain. Son architecture, appelée réseaux neuronaux artificiels, est directement calquée du cerveau.

Ces dernières années, des géants de la technologie comme Google ou Facebook ont développé des frameworks qui facilitent la construction de réseaux neuronaux. Les plus connus sont TensorFlow conçu par l’équipe Google Brain et PyTorch qui est développé par Facebook AI Research. Dans une bataille pour atteindre la perfection, les deux géants rivalisent d’ingéniosité pour se démarquer de leurs concurrents. Que valent ces deux fameworks ?

Qu’est-ce que le deep learning ?

Ces dernières années, les articles scientifiques traitent régulièrement de l’intelligence artificielle. Face à l’utilisation de plusieurs termes techniques comme « machine learning » et « deep learning », un néophyte se sent vite perdu.

Dans ce sens, il est important d’apporter une clarification entre ces termes :

• Intelligence artificielle : désigne toutes les techniques employées pour reproduire le fonctionnement d’un cerveau humain par une machine.
• Machine learning : utilisation de plusieurs techniques pour offrir à une machine la capacité d’apprendre des règles. Elle exécute des actions à partir de l’apprentissage de données automatiquement.
• Deep learning : cette technique repose sur le machine learning. L’apprentissage est plus complexe grâce à l’utilisation de dizaines, voire des centaines de réseaux neuronaux.

Qu’est-ce que Py Torch ?

En s’appuyant sur la définition officielle sur son site web, PyTorch est un framework open source qui réduit le temps de prototypage pour passer rapidement au déploiement de la production. Cet outil enlève une grande partie de la charge cognitive relative à la construction et au déploiement des réseaux neuronaux.

Le framework PyTorch a été développé par l’équipe de META AI à savoir Sam Gross, Adam Paszke, Gregory Chanan. Il est basé sur la librairie Torch. Il se démarque de ses concurrents par sa facilité d’utilisation et sa simplicité. Ses graphes de calcul sont dynamiques et la vitesse de traitement est plus élevée grâce à un codage facile à gérer.

Qu’est-ce que Tensor Flow ?

Il s’agit d’un framework d’apprentissage automatique qui se caractérise par une bibliothèque riche ainsi qu’un écosystème complet et des ressources communautaires. Ces aspects aident les développeurs à concevoir facilement des applications qui fonctionnent grâce à l’apprentissage automatique.

Ce framework a été développé par l’équipe de Google Brain et est disponible depuis 2015. Il prend en charge différents types de langages comme R, C++ ou Python.

Py Torch VS Tensor Flow : quelles différences ?

Ces frameworks possèdent de nombreux points communs. Cependant, au-delà de la préférence, il existe des différences entre eux.

Construction de graphes

PyTorch permet à l’utilisateur de créer facilement des graphes grâce à sa nature dynamique. Ce qui n’est pas le cas de TensorFlow. Chez ce dernier, la construction est statique. Par conséquent, le développeur doit réaliser une compilation, puis passer par le moteur d’exécution.

Débogage

Un utilisateur néophyte n’a pas besoin d’apprendre le fonctionnement d’un débogueur à partir de zéro. Avec PyTorch, un débogueur python standard suffit étant donné qu’il utilise un processus de calcul dynamique.

Avec Tensor Flow, il faut d’abord apprendre à déboguer. De plus, il nécessite l’usage d’un outil de débogage spécifique.

Couverture

TensorFlow prend l’avantage grâce à son niveau de fonctionnalité élevé. Les utilisateurs bénéficient de larges options pour travailler. De plus, il permet de réaliser les opérations suivantes :

• vérification du tenseur ;
• retournement du tenseur ;
• utilisation du paquet « contrib » pour créer des modèles.

Sérialisation

TensorFlow offre la possibilité de sauvegarder un graphe entier incluant les opérations et les paramètres. Les graphes peuvent se charger sur des langages comme C++ ou Java. Cette caractéristique est essentielle lorsque les stacks de déploiement ne proposent pas Python. L’utilisateur a également la possibilité de modifier le code source du modèle.

De son côté, PyTorch est doté d’une API simplifiée. Cette dernière enregistre l’ensemble du modèle. Elle permet aussi de sélectionner une classe entière.

Visualisation

La visualisation est un aspect essentiel chez un framework. Il offre la possibilité au développeur de présenter son projet. Tensor Flow utilise TensorBoard pour la visualisation. Cet outil permet d’identifier rapidement les erreurs.

De son côté, PyTorch utilise Visdom. Cependant, les fonctionnalités de ce dernier sont limitées et minimalistes.

Gestion du dispositif

Sur TensorFlow, l’utilisateur n’a pas besoin de spécifier les valeurs puisqu’elles sont définies par défaut. Avec PyTorch, il doit d’abord déplacer son travail sur le périphérique.

Déploiement

En termes de déploiement de modèles entrainés, Tensor Flow gagne le duel. Le développeur peut directement déployer les modèles en utilisant Tensor Flow serving. Ce framework s’appuie sur l’utilisation de l’API Rest.

Sur PyTorch, le déploiement est plus facile sur la dernière version. Ce qui n’était pas le cas avec la version 1.0. Néanmoins, il ne permet pas de déployer directement les modèles sur Internet. Par conséquent, l’utilisateur doit passer par un serveur dorsal comme Django ou Flask. Ainsi, les plus soucieux de la performance choisiront Tensor Flow sur cet aspect.

PyTorch vs Tensor Flow : quelles similitudes ?

Les deux frameworks tentent de rattraper leur retard sur plusieurs points l’un par rapport à l’autre. C’est surtout le cas depuis la sortie de PyTorch 1 en 2018 et de TensorFlow en 2019.

PyTorch 1 met tout en œuvre pour faciliter la mise en production en mode scripting et tracing. PyTorch a également développé la fonctionnalité TorchServe. Elle est le fruit d’une collaboration entre Amazon et Facebook. Elle rend le déploiement sur mobile possible.

Le développement d’un graphe dynamique chez Tensor Flow 2 lui confère la même flexibilité que PyTorch.

Les avantages d’utiliser Tensor Flow

Ce framework offre de nombreux avantages. Au niveau de la visualisation, la présence de l’outil TensorBoard améliore l’affichage des données. Il facilite également le débogage des nœuds. L’utilisateur peut observer des informations comme la courbe de perte et le graphique du modèle.

Tensor Flow est aussi compatible avec plusieurs langages de programmation. Il fournit une API stable sur des langages comme JavaScript, Java, C++ et Python. De plus, il possède un niveau d’évolutivité élevée. Pour cause, il a été conçu pour traiter un grand nombre de données à la fois.

Depuis sa mise en service, Tensor Flow est une référence dans le déploiement des applications. Il rend le deep learning de bout en bout plus efficace. Dans le cas d’un déploiement personnalisé, des outils comme Tensor Flow Lite et Serving sont mis à la disposition de l’utilisateur. Ils permettent de réaliser un déploiement sur les appareils mobiles ou sur le cloud.

Enfin, TensorFlow est un framework open source. Les utilisateurs peuvent s’en servir à tout moment étant donné qu’il est gratuit.

Les avantages de Pytorch

Le principal avantage de PyTorch est son codage similaire aux éléments de Python. De ce fait, il s’intègre facilement aux données de ce langage de programmation. Par ailleurs, les fonctionnalités peuvent également être utilisées sur d’autres bibliothèques comme Cython, Scipy ou Numpy.

PyTorch se distingue par sa facilité d’utilisation. Le framework est très intuitif, ce qui le rend facile à apprendre. Un développeur junior n’aura aucune difficulté à développer des projets d’apprentissage automatique avec cet outil. De plus, la syntaxe est plus ou moins similaire à celle de Python. Au niveau des graphes, il utilise des modèles dynamiques. Cette fonctionnalité permet de modifier le comportement du réseau.

PyTorch offre aussi une documentation bien fournie pour les débutants. Elle est mise à jour régulièrement pour correspondre aux dernières versions du framework. Par conséquent, un amateur peut apprendre rapidement les notions comme Tensor Attributes, Views et Torch. En cas de difficultés, il peut compter sur l’aide d’une communauté engagée. En effet, ses utilisateurs sont très actifs sur les forums.

Dans quel cas utiliser PyTorch ou Tensor Flow ?

Il n’existe pas réellement de vainqueur dans le duel entre PyTorck et TenserFlow. La supériorité de l’un ou de l’autre dépend de son domaine d’utilisation.

En termes de recherche, PyTorch représente un choix judicieux. Il est équipé de plusieurs fonctionnalités essentielles pour un développeur qui veut lancer un projet.

Dans le secteur industriel, l’utilisation de Tensor Flow est plus avantageuse. Il possède un cadre de déploiement plus robuste et une plateforme de bout en bout puissants pour produire des modèles.

Enfin, les débutants dans le deep learning peuvent se lancer directement sur Keras ou FastAI. Ces deux parties respectives de TensorFlow et PyTorch permettent à un amateur d’apprendre rapidement les bases du deep learning. Une fois les rouages maitrisés, il peut choisir entre les deux frameworks.

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