[استعراض فاز جي الجديدة لتلبية الطلب المتزايد على ورقة يجوز استنساخ، أطلقت الفيسبوك PyTorch المحور، نموذج مماثل TensorFlow محور المكتبات المشتركة، تحميل ResNet، بيرت، GPT، VGG، PGAN أو MobileNet النموذج التقليدي مجرد سطر واحد من التعليمات البرمجية. يمكن للمستخدمين تقديم، وتصفح النموذج الذي يحسن إلى حد كبير أطروحة مشكلة التكاثر.

وقد تم استنساخ للتعلم الآلة ورقة مشكلة. العديد من آلة التعلم الأوراق ذات الصلة أو عدم إعادة إنتاج، أو صعوبة في التكاثر. وأحيانا قراء الصحيفة وكثيرا ما يطلق على مجموعة متنوعة من نماذج التعلم آلة التقليدية، ولكن أيضا لتكرار إنشاء عجلة القيادة.

كما بدأ عدد من الأوراق المقدمة إلى أرخايف والاجتماعات في الارتفاع على أهمية الآن قابلة لإعادة الاستخدام بارزة على نحو متزايد.

حدد النص مع الكثير من الورقة المرفقة رمز ونموذج التدريب، إلى حد ما، وقد ساعد على المستخدمين، ولكن النتيجة ليست واضحة. عملية الاستنساخ، لا يزال هناك الكثير من العمل يحتاج إلى القراء العثور على طريقتهم الخاصة.

ما PyTorch محور ذلك؟

مؤخرا، أطلقت الفيسبوك الجديدة مجموعة أدوات التعلم العميق: PyTorch المحور، وهو API بسيطة والعمل، وتوفير اللبنات الأساسية التي يمكن أن تحسن استنساخ لأبحاث التعليم الجهاز.

PyTorch محور يتكون من سلسلة من تصنيف الصور، تجزئة الصور، جيل ومرحلة ما قبل التدريب مكتبة نموذجية ذات الصلة التحويل، على سبيل المثال ResNet، بيرت، GPT، VGG، PGAN، MobileNet النماذج الكلاسيكية الأخرى،

PyTorch المحور محاولة لخداع أفضل طريقة لتحسين استنساخ العمل البحثي. كم هو سهل؟ قالت الحائزة على جائزة تورينج يان ليكون سقسقة أن سطر واحد فقط من الشفرة يمكن استدعاء كل نموذج مستودع، لنشر نموذج الخاص بك عن طريق طلب سحب.

وفي الوقت نفسه، PyTorch محور يدمج جوجل Colab، ويجمع كود أوراق أوراق موقع ومدونة متكاملة، رمز يمكن العثور مباشرة الأوراق.

PyTorch محور كيفية استخدامها؟

إنتاج نتائج الآخرين وPyTorch محور الوظيفة الرئيسية، ثم على وجه التحديد كيفية استخدامه؟ اقترح مسؤول PyTorch استراتيجية من ثلاث خطوات: الاستعراض من خلال النماذج المتاحة؛ نموذج التحميل، تم تحميل نموذج الاستكشاف.

عرض النماذج المتاحة

مباشرة torch.hub.list) القائمة API (جميع نقاط الدخول المتاحة. مثال التعليمة البرمجية:

> > >  torch.hub.list ( 'pytorch / رؤية') > > >

تحميل نموذج

استخدام PyTorch نموذج الحمل هو بسيط جدا، كما قال LeCun، سطر واحد فقط من التعليمات البرمجية يمكن استخدامها. تحميل PyTorch تدريب ما قبل نموذج:

نموذج = torch.hub.load ( 'pytorch / رؤية'، 'deeplabv3_resnet101، pretrained = صحيح)

وبالإضافة إلى ذلك، نحن أيضا بحاجة إلى معرفة بعض المسألة معقدة نسبيا الأخرى، بما في ذلك استكشاف نموذج تحميل، تكرار نتائج سير العمل الآخرين، وكذلك كيفية نشر بسرعة نماذج خاصة بهم.

نموذج الاستكشاف تحميل

PyTorch محور تحميله من نموذج، يمكن استخدامها دير (نموذج) نموذج عرض كافة الوسائل المتاحة، نموذج التعليمات البرمجية:

> > >  دير (نموذج) > > >

كما يمكن أن تساعد (model.forward) المطلوبة لتشغيل المعلمات نموذج لديهم فهم أعمق.

> > >  مساعدة (model.forward) > > > مساعدة فى طريقة إلى الأمام في pytorch_pretrained_bert.modeling حدة: إلى الأمام (input_ids، token_type_ids = بلا، attention_mask = بلا، masked_lm_labels = لا يوجد) ...

يمكن لي النموذج الخاص أيضا إرسالها؟

فقط في نماذج تدريب ما قبل (بما في ذلك نماذج والأوزان التدريب المحددة مسبقا) إضافة ملف hubconf.py، يمكنك نشر نماذج لمستودع جيثب على PyTorch المحور. لtorchvision ملف hubconf.py، على سبيل المثال:

# قائمة اختيارية تبعيات المطلوبة من خلال حزمة تبعيات = من استيراد torchvision.models.alexnet alexnet من torchvision.models.densenet densenet121 الاستيراد، densenet169، densenet201، densenet161 من torchvision.models.inception inception_v3 استيراد من torchvision.models.resnet resnet18 الاستيراد، resnet34، resnet50، resnet101، resnet152، \ resnext50_32x4d، resnext101_32x8d من torchvision.models.squeezenet squeezenet1_0 الاستيراد، squeezenet1_1 من torchvision.models.vgg vgg11 الاستيراد، vgg13، vgg16، vgg19، vgg11_bn، vgg13_bn، vgg16_bn، vgg19_bn من torchvision.models.segmentation fcn_resnet101 الاستيراد، deeplabv3_resnet101 من torchvision.models.googlenet googlenet استيراد من torchvision.models.shufflenetv2 shufflenet_v2_x0_5 الاستيراد، shufflenet_v2_x1_0 من torchvision.models.mobilenet mobilenet_v2 استيراد

torchvision، ونموذج لديه ثلاثة عقارات:

• كل الملفات نموذج يمكن تنفيذها بشكل مستقل أو تحقيق وظيفة معينة
• PyTorch حزمة من دون أي إضافة (في hubconf.py المشفرة تبعيات )
• أنها لا تحتاج إلى نقاط الدخول منفصلة، لأن النموذج عند إنشاء بسلاسة من خارج منطقة الجزاء

وTensorFlow محور ما هو الفرق؟

جوجل الدماغ الموظفين السابقين حصيرة kelcey Tucao "المحور" للكلمة هو مجرد آلة كلمة مشتركة التعلم المشاريع النموذجية، TensorFlow محور تصل، PyTorch أيضا محور.

PyTorch المحور، ثم مقارنتها إطلاق سابق من TensorFlow محور ما الفرق الذي يحدثه ذلك؟

TensorFlow المحور هو قابلة لإعادة الاستخدام منصة للتعلم آلة مشتركة، وذلك أساسا لمطوري جوجل تأمل TensorFlow محور يوفر وسيلة مريحة للباحثين والمطورين يمكن مشاركة أكثر سهولة نماذج في المجتمع. بمعنى من المعاني، بالإضافة إلى العمارة نفسها، في حين أن حصة نموذج ما قبل التدريب، وأيضا مشاركة الوقت الحوسبة ونموذج التنمية جمع البيانات.

TensorFlow المحور هناك سمة رئيسية جدا هي تجربة العميل على شبكة الانترنت. يمكن للمطورين استخدام الحالات للمطورين لوحدة TF التصفح عن طريق TensorFlow محور إطلاق تجربة ويب جديدة يمكن أكثر سهولة البحث والاستعراض، في حين وضع حجر الأساس لمنصات متعددة الناشر.

URL:

https://tfhub.dev/

من وجهة التقديم الرسمي للنظر، ونقطة الانطلاق TF المحور هو تطوير حالات الاستخدام، ونقطة الانطلاق PyTorch المحور هو ورقة الاستنساخ. الآن يبدو TF محور بناء نموذج أكثر من ذلك بقليل، وبالإضافة إلى ذلك، على شبكة الإنترنت لTF محور يوفر نموذج تجربة تصفح أفضل، بحث النموذج هو أكثر ملاءمة.

الموارد لمساعدتك على البدء بسرعة:

دليل API PyTorch المحور:

https://pytorch.org/docs/stable/hub.html

نموذج تقديم العنوان:

https://github.com/pytorch/hub

مشاهدة النماذج المتاحة:

https://pytorch.org/hub

إقرأ المزيد من النماذج على ورق مع الرمز:

https://paperswithcode.com/