PyTorch : Tout savoir sur ce logiciel open source

PyTorch est l’un des frameworks les plus utilisés dans le domaine de la data science. En effet, cet outil de programmation en langage Python permet d’utiliser des modèles complexes sans trop de difficultés. En plus de ce côté pratique, il présente de nombreux autres avantages. C’est d’ailleurs pour cela qu’il est utilisé par les plus grandes entreprises comme Meta et Tesla. 

Dans la suite de cet article, nous vous expliquerons ce framework et à quoi il peut servir. Nous exposerons également la démarche à suivre pour se former à son utilisation ainsi que les différents avantages qu’il présente. 

Si vous êtes un développeur Python, la maîtrise de ce framework peut vous être d’une grande utilité. Profitez de ce guide sur Pytorch pour en apprendre le maximum. 

Qu’est-ce que PyTorch ?

PyTorch est un framework créé par l’entreprise Meta en 2016. À cette époque, Meta (ex Facebook) recherchait le moyen d’exploiter le Deep Learning avec les nouveaux algorithmes. Les laboratoires de recherche en IA de la société ont donc créé le framework à partir de la bibliothèque Torch. 

Né ainsi du langage Python et de la librairie Torch, le framework PyTorch est aujourd’hui open source. C’est-à-dire que son code est accessible et modifiable par tous. En 2018, le framework a été fusionné avec Caffe2, un autre framework du langage Python. Cette association a permis une diversité des fonctionnalités et une augmentation des performances et des cas d’utilisation. 

En effet, PyTorch est désormais capable de prendre en charge des algorithmes d’apprentissage avec des milliards de paramètres. Pour permettre une évolution continue du framwork, Meta a mis en place en 2022, une organisation indépendante chargée de son entretien. Le projet est désormais sous la direction de la fondation Linux qui contribue énormément à son amélioration. 

Pourquoi utiliser PyTorch ?

Il existe plusieurs raisons qui pourraient vous convaincre d’utiliser le framework PyTorch. D’abord, PyTorch est facile à utiliser. Il est bâti sur une ancienne librairie du langage Python qui est l’un des plus utilisés dans le monde. Les développeurs spécialistes de ce langage ont donc plus de facilité à se familiariser avec le framework. 

Par ailleurs, cet outil est open source et géré par une organisation indépendante à la direction de Linux. Il existe donc une vaste communauté d’experts du domaine prêts à aider les débutants. Ensuite, ce framework offre une architecture dynamique. Elle évolue avec l’apprentissage continu et permet de créer de nouveaux nœuds et des réseaux de neurones évolutifs. 

Le framework PyTorch permet de découper les traitements en plusieurs mini-batchs grâce au data parallelism déclaratif. C’est une technique très pratique pour les serveurs GPU standardisés. Par ailleurs, ce framework offre la possibilité de créer des types de réseaux et des architectures spécifiques. Il fonctionne également avec des graphiques dynamiques facilitant la modification des fonctions. 

Comment utiliser PyTorch ? 

Il existe plusieurs manières d’utiliser PyTorch. Ce framework est d’abord très pratique pour le Deep Learning. Il permet de réduire le temps d’exécution des algorithmes. Pour l’utiliser, il faut comprendre le fonctionnement des tenseurs. Ce sont des tableaux multidimensionnels où sont représentées les datas. Ces tableaux utilisent le GPU pour : 

• Assembler un graphe ; 
• Faire des prédictions ; 
• Calculer la marge d’erreur comparativement aux prédictions effectuées ; 
• Faire de la backpropagation. 

PyTorch peut aussi servir à entraîner un modèle de réseau de neurones. Pour cela, il faut d’abord préparer les données. Ceci implique d’effectuer un prétraitement des données afin qu’elles soient exploitables pour le framework. Il faut ensuite définir le modèle de réseau de neurones en choisissant une architecture spécifique et compiler en utilisant une fonction de coût et un optimiseur. 

La fonction de coût est utilisée pour estimer l’écart entre le modèle et les étiquettes prévues. En parallèle, l’optimiseur utilise la valeur mesurée par la fonction coût pour optimiser les poids du modèle et minimiser les pertes. Il ne reste plus qu’à fournir les données d’entraînement du modèle de réseau de neurones en fonction de l’objectif à atteindre. 

PyTorch peut être utilisé pour le traitement du langage naturel. Ce framework permet de créer des modèles de traduction automatique ou de reconnaissance vocale. Des modèles de reconnaissance faciale, d’images et de vidéos sont aussi utilisés pour l’analyse de ces fichiers. Enfin le framework PyTorch peut servir à créer des modèles de recommandation de contenu et faire des prévisions. 

Comment télécharger et installer Pytorch ?

Pour télécharger PyTorch, il faut disposer d’une bonne connexion internet et d’un appareil connecté. Si ces deux conditions sont réunies, l’utilisateur peut se rendre sur le site officiel du framework pour télécharger la version de son choix. Cependant, il faut reconnaître que ce framework nécessite un environnement spécifique. 

Vous devez donc télécharger et installer Python sur votre machine avec un gestionnaire de package tel que Anaconda. Ce dernier est le plus pratique, car il comporte une grande quantité de packages et de dépendances utiles pour les projets PyTorch et autres liés au langage Python. En fonction de votre système d’exploitation (Windows, Mac ou Linux), vous devriez choisir une version spécifique de Python. 

L’installation de PyTorch est plus simple. Une fois que vous avez préparé l’environnement Python sur la machine et téléchargé le package d’installation sur le site, il ne reste plus qu’à lancer l’invite Anaconda. L’assistant d’installation met à disposition la liste des commandes à entrer pour finaliser l’installation. Vous pouvez vérifier en important PyTorch avec Shell par la suite. 

Comment se former au framework PyTorch ? 

Pour se former au framework PyTorch, il existe de nombreuses solutions. Vous pouvez par exemple vous inscrire dans notre cycle mastère. PyTorch est l’un des frameworks Python les plus populaires et les plus appréciés. Son apprentissage est donc au programme pour les futurs développeurs qui désirent apprendre le langage Python. 

Si vous le désirez, vous pouvez vous faire former directement à la maîtrise du framework. Il existe de nombreuses formations gratuites sur YouTube. À celles-ci s’ajoutent les tutoriels et les formations des MOOC. Grâce à ces sources d’informations, vous obtiendrez toutes les connaissances nécessaires pour utiliser PyTorch. 

Quels sont les avantages de PyTorch ?

PyTorch est apprécié des développeurs Python et des experts en IA en raison des avantages qu’il confère. Ces derniers sont en effet très nombreux et contribuent à simplifier le travail des développeurs. 

Facilité d’apprentissage 

PyTorch fait partie des frameworks les plus faciles à apprendre. Il possède une syntaxe simple et intuitive. Elle permet aux développeurs de coder en écrivant très peu de lignes de codes. Ainsi, la maîtrise du framework est très rapide. C’est très pratique pour commencer à réaliser des projets fonctionnels dans les plus brefs délais. 

Adéquation parfaite avec le langage Python 

PyTorch est un framework conçu pour le langage Python. Il fonctionne suivant les mêmes principes ce qui permet aux spécialistes du langage de s’adapter facilement. De plus, il intègre un grand nombre de fonctionnalités liées au Deep Learning. Grâce à ce framework, les développeurs peuvent créer des modèles d’apprentissage automatique très facilement. 

L’accès à une grande communauté 

Le framework PyTorch est le plus utilisé par les programmeurs experts dans le Deep Learning avec Python. La communauté d’utilisateurs est donc composée de milliers de spécialistes du domaine. Ils sont disponibles pour accompagner les nouveaux développeurs et les aider à progresser. De plus, les experts actualisent la documentation et la liste de tutoriels sur le site officiel du framework. 

Quelles sont les différences entre Pytorch et Tensorflow ?

Tensorflow est un autre framework de Deep Learning, très utilisé par les développeurs. Il a été créé par Google et possède de nombreuses fonctionnalités très pratiques. Comme PyTorch, il sert à simplifier le travail des développeurs dans la conception de modèles d’apprentissage automatique. Cependant, ces deux outils sont très différents sur certains points. 

En ce qui concerne la conception des graphes informatiques, les deux frameworks ont des architectures différentes. PyTorch utilise une architecture dynamique qui permet aux réseaux de neurones d’évoluer au cours de l’apprentissage. Cette architecture offre aussi des possibilités de modifications des nœuds et des couches. 

Avec Tensorflow l’architecture des graphes est statique. Il faut nécessairement définir le graphe de calcul avant de l’exploiter. Ce mode de fonctionnement rend le débogage plus long et plus complexe. Pour débugger, il faut maîtriser le débogueur TF ou faire appel à des variables requises. Avec PyTorch, le débogage est effectué avec le débogueur Python standard. 

Pour finir, la documentation de Tensorflow est en général compliquée à appréhender par les novices du domaine. À l’inverse, celle de PyTorch est à la portée de tous. 

Conclusion 

En somme, il faut retenir que PyTorch est un framework Python utilisé principalement dans le domaine du Deep Learning. Il permet de concevoir des modèles pratiques et efficaces simplement avec très peu de code. L’apprentissage de PyTorch est très simple ce qui facilite l’intégration des nouveaux développeurs dans le Deep Learning et l’intelligence artificielle.