Pytorch là gì? Khóa học Hướng dẫn sử dụng Pytorch

PyTorch là gì và làm sao để sử dụng PyTorch hiệu quả trong việc giải quyết các bài toán về AI? Hãy cùng mình tìm hiểu cách sử dụng PyTorch qua khóa học “PyTorch Ultimate 2024: From Basics to Cutting-Edge” được chia sẻ miễn phí trong bài viết này nhé.

Pytorch là gì?

Framework là gì?

Để hiểu được PyTorch là gì, đầu tiên bạn phải biết khái niệm Framework trong lĩnh vực phần mềm. Framework là thuật ngữ tiếng Anh mang nghĩa “bộ khung”. Nó bao gồm những đoạn code chức năng cơ bản được các nhà lập trình viết sẵn, tạo nên một tập hợp các thư viện lập trình, thư viện phần mềm, các trình biên dịch, diễn dịch và cả API, cung cấp các tiện ích cơ bản giúp lập trình viên thuận tiện và nhanh chóng hơn trong việc xây dựng các phần mềm ứng dụng. Framework ra đời giúp cho nhà lập trình giải quyết được rất nhiều vấn đề từ lập trình nói chung đến lập trình web, app cụ thể nói riêng.

Một cách đơn giản và dễ hiểu hơn, hãy tưởng tượng framework là một khung nhà thô đã được làm sẵn trên một nền móng cơ bản và vững chắc, còn bạn chính là những kỹ sư. Việc xây dựng và thiết kế nội thất cho căn nhà như thế nào phụ thuộc hoàn toàn vào chúng ta.

Mình đã từng sử dụng nhiều framework khác nhau trong quá trình học và làm việc, và mình thấy rằng việc sử dụng framework không chỉ giúp tiết kiệm thời gian mà còn làm cho code trở nên gọn gàng và dễ bảo trì hơn. Một trong những framework mình ấn tượng nhất chính là PyTorch, đặc biệt trong lĩnh vực AI và Machine Learning.

Định nghĩa PyTorch là gì?

PyTorch là một framework hỗ trợ Deep Learning được phát triển bởi Facebook. Facebook, bên cạnh các công ty công nghệ lớn khác như Amazon, Google hay Apple, đã đầu tư rất nhiều nguồn lực cho việc phát triển trí tuệ nhân tạo. Với việc phát triển PyTorch mã nguồn mở, Facebook đã tạo được một cộng đồng chia sẻ rất lớn. Nhờ vào nguồn tài nguyên phong phú này, các vấn đề mà bạn đang gặp phải có thể đã được ai đó giải quyết và chia sẻ trên cộng đồng. Hãy dành một chút thời gian để tìm kiếm.

• Link hướng dẫn chính thức: https://pytorch.org/tutorials/

Việc nhiều người sử dụng PyTorch cũng như TensorFlow hay Keras để giải quyết các bài toán về Deep Learning đã làm chúng trở thành những framework phổ biến nhất hiện nay. Đặc biệt trong lĩnh vực nghiên cứu, các nhà phát triển hay tác giả hầu như ưu tiên sử dụng PyTorch để triển khai các bài toán của mình bởi PyTorch dễ dàng giúp bạn debug và visualize, cùng với cơ chế Dynamic Graphs cho phép giảm thời gian huấn luyện mô hình. Cá nhân mình đã trải nghiệm PyTorch và thấy rằng việc sử dụng framework này giúp mình hiểu sâu hơn về cấu trúc và luồng xử lý trong các mô hình Deep Learning.

Những lợi ích khi sử dụng Pytorch

Pytorch là gì mà thu hút nhiều người dùng đến vậy? So với Tensorflow hay Keras, số lượng người dùng sử dụng Pytorch cũng không hề kém cạnh bởi những lợi ích Pytorch đem lại.

• Mã nguồn mở: Như đã chia sẻ ở trên, nhờ sử dụng mã nguồn mở đã tạo nên một cộng đồng rất lớn với nguồn tài nguyên “chất lượng” và “số lượng”. Mình đã từng gặp nhiều vấn đề khi làm việc với các mô hình học sâu, nhưng nhờ sự hỗ trợ từ cộng đồng Pytorch, mọi vấn đề đều được giải quyết nhanh chóng.
• Khả năng xử lý đồ họa: Pytorch có khả năng xử lý đồ họa tương tự như Numpy đồng thời có kiểm soát CPU & GPU rõ ràng. Điều này giúp mình dễ dàng chuyển đổi giữa các thiết bị mà không gặp khó khăn gì.
• Tập hợp nhiều Pythonic trong tự nhiên: Pytorch mang lại cảm giác “Pythonic” tự nhiên, giúp cho quá trình viết mã trở nên trực quan và dễ hiểu hơn.
• Dễ dàng xử lý khi gặp bug: Một trong những lý do mình thích Pytorch là vì khả năng debug dễ dàng, giúp mình tiết kiệm rất nhiều thời gian trong quá trình phát triển mô hình.
• TorchScript: TorchScript được xem là một tập hợp con của Python. Tập hợp này giúp triển khai các ứng dụng vào quy mô sản xuất từ đó mở rộng quy mô. Đồng thời, khi nói đến việc xây dựng các nguyên mẫu với tốc độ nhanh, sử dụng Pytorch được ưu tiên hơn so với Tensorflow vì nó nhẹ hơn.
• Các hàm, cú pháp cơ bản: Các hàm và cú pháp cơ bản trong Pytorch giúp xử lý các bài toán về AI nhanh chóng. Mình đã từng xây dựng một mô hình nhận dạng hình ảnh chỉ trong vài giờ nhờ vào sự đơn giản và hiệu quả của Pytorch.

Hướng dẫn sử dụng PyTorch giải các bài toán về AI

Hiểu rõ khái niệm PyTorch là gì nghĩa là bạn đã bước đầu tiếp cận được với loại framework này. Tuy nhiên, để sử dụng PyTorch vào việc giải các bài toán về AI là điều không hề dễ dàng. Với những thông tin mình sắp chia sẻ, mong rằng sẽ góp phần giúp các bạn bổ sung kiến thức về PyTorch và tự tin sử dụng nó để giải quyết các bài toán về AI nhé!

Mình đã dành rất nhiều thời gian để làm quen và thực hành với PyTorch, từ việc cài đặt cho đến khi chạy các mô hình trên GPU. Trải qua nhiều thử thách, mình nhận thấy rằng việc kiên nhẫn và thực hành đều đặn là rất quan trọng.

Muốn sử dụng PyTorch trên bộ xử lý đồ họa GPU, bạn bắt buộc phải cài đặt CUDA. Nếu sử dụng trên Google Colab thì thư viện này đã được tích hợp sẵn cho người dùng.

Để giải được các bài toán về AI, cần nắm bắt được các hàm, cú pháp cơ bản trong PyTorch. Bên cạnh đó là cách tạo một model, data, cách huấn luyện nó như thế nào và nhiều thứ khác nữa. Sau đây là những hướng dẫn cụ thể.

Để hỗ trợ bạn trong quá trình học PyTorch, mình muốn giới thiệu khóa học “PyTorch Ultimate 2024: From Basics to Cutting-Edge“. Đây là khóa học sẽ giúp bạn trở thành chuyên gia áp dụng framework Deep Learning phổ biến nhất, PyTorch. Với hơn 16.429 học viên đã tham gia, khóa học này chắc chắn sẽ mang lại cho bạn nhiều kiến thức và kỹ năng hữu ích.

PyTorch Ultimate From Basics to Cutting-Edge

Become an expert applying the most popular Deep Learning framework PyTorch. source: Udemy.com

• 19 giờ video theo yêu cầu
• 5 bài viết
• Truy cập trên thiết bị di động và TV
• Quyền truy cập đầy đủ suốt đời
• Phụ đề chuẩn
• Nội dung mô tả về âm thanh hiện có
• Giấy chứng nhận hoàn thành

“Nội dung bài học

• learn all relevant aspects of PyTorch from simple models to state-of-the-art models
• deploy your model on-premise and to Cloud
• Transformers
• Natural Language Processing (NLP), e.g. Word Embeddings, Zero-Shot Classification, Similarity Scores
• CNNs (Image-, Audio-Classification; Object Detection)
• Style Transfer
• Recurrent Neural Networks
• Autoencoders
• Generative Adversarial Networks
• Recommender Systems
• adapt top-notch algorithms like Transformers to custom datasets
• develop CNN models for image classification, object detection, Style Transfer
• develop RNN models, Autoencoders, Generative Adversarial Networks
• learn about new frameworks (e.g. PyTorch Lightning) and new models like OpenAI ChatGPT
• use Transfer Learning

Yêu cầu

• basic Python knowledge

 Nội dung chính của Khóa học Hướng dẫn sử dụng Pytorch

PyTorch is a Python framework developed by Facebook to develop and deploy Deep Learning models. It is one of the most popular Deep Learning frameworks nowadays.

In this course you will learn everything that is needed for developing and applying Deep Learning models to your own data. All relevant fields like Regression, Classification, CNNs, RNNs, GANs, NLP, Recommender Systems, and many more are covered. Furthermore, state of the art models and architectures  like Transformers, YOLOv7, or ChatGPT are presented.

It is important to me that you learn the underlying concepts as well as how to implement the techniques. You will be challenged to tackle problems on your own, before I present you my solution.

In my course I will teach you:

Introduction to Deep Learning

• high level understanding
• perceptrons
• layers
• activation functions
• loss functions
• optimizers

Tensor handling

• creation and specific features of tensors
• automatic gradient calculation (autograd)

Modeling introduction, incl.

• Linear Regression from scratch
• understanding PyTorch model training
• Batches
• Datasets and Dataloaders
• Hyperparameter Tuning
• saving and loading models

Classification models

• multilabel classification
• multiclass classification

Convolutional Neural Networks

• CNN theory
• develop an image classification model
• layer dimension calculation
• image transformations
• Audio Classification with torchaudio and spectrograms

Object Detection

• object detection theory
• develop an object detection model
• YOLO v7, YOLO v8
• Faster RCNN

Style Transfer

• Style transfer theory
• developing your own style transfer model

Pretrained Models and Transfer Learning

Recurrent Neural Networks

• Recurrent Neural Network theory
• developing LSTM models

Recommender Systems with Matrix Factorization

Autoencoders

Transformers

• Understand Transformers, including Vision Transformers (ViT)
• adapt ViT to a custom dataset

Generative Adversarial Networks

Semi-Supervised Learning

Natural Language Processing (NLP)

• Word Embeddings Introduction
• Word Embeddings with Neural Networks
• Developing a Sentiment Analysis Model based on One-Hot Encoding, and GloVe
• Application of Pre-Trained NLP models

Model Debugging

• Hooks

Model Deployment

• deployment strategies
• deployment to on-premise and cloud, specifically Google Cloud

Miscellanious Topics

• ChatGPT
• ResNet
• Extreme Learning Machine (ELM)

Đối tượng của khóa học này:

Python developers willing to learn one of the most interesting and in-demand techniques.”

source: Udemy.com

Link đăng ký miễn phí truy cập vĩnh viễn chỉ dành cho 120 đăng ký đầu tiên trong hôm nay (free only for 120 enrolls today) ngày 7.7.2024:

https://www.udemy.com/course/pytorch-ultimate/?couponCode=LEARN2CODE2024_07

✅ Xem thêm: 

• Roboflow là gì? Chia sẻ khóa học hướng dẫn sử dụng Roboflow
• 500+ khóa học lập trình Python miễn phí mới nhất
• Tự động hóa quy trình công việc | Automation Masterclass

✅ Hướng dẫn chi tiết cách đăng ký tài khoản premium (ưu đãi)

• Đăng ký tài khoản DataCamp – Học lập trình Data không khó!
• Cách đăng ký tài khoản Skillshare premium free
• Review, chia sẻ tài khoản Picsart Gold miễn phí
• Hướng dẫn đăng ký tài khoản QuillBot Premium giá rẻ
• Thủ thuật tạo tài khoản Semrush Guru miễn phí
• Link Whisper là gì? Top Plugin tạo Internal Link WordPress tự động [SEO]
• Mẹo đăng ký, sử dụng tài khoản Wondershare Filmora lifetime