Skip to content

This repository is prepared by the artificial intelligence research team during the pytorch camp process.

Notifications You must be signed in to change notification settings

skylab-kulubu/PyTorch-Camp

Repository files navigation

PyTorch-Camp

PyTorch Nedir?

PyTorch, açık kaynaklı bir derin öğrenme (deep learning) kütüphanesidir ve özellikle yapay zeka, makine öğrenimi ve derin öğrenme projelerinde yaygın olarak kullanılır. Facebook tarafından geliştirilmiştir ve Python diliyle yazılmıştır. PyTorch, özellikle dinamik hesap grafiği kullanımıyla tanınır. Bu, araştırmacılar ve geliştiriciler için daha esnek ve verimli bir çalışma ortamı sağlar.

PyTorch'un Özellikleri

1. Dinamik Hesap Grafiği

PyTorch, "define-by-run" yaklaşımını kullanarak, modelin her çalıştırılması sırasında hesap grafiğini dinamik olarak oluşturur. Bu, modelin çalışma sırasında şekil değiştirmesine olanak tanır, bu da araştırma ve geliştirme süreçlerinde büyük bir esneklik sağlar.

2. Tensors (Tensorler)

PyTorch, hesaplamaları hızlandırmak için tensörler kullanır. Tensörler, çok boyutlu diziler olarak düşünülebilir ve bu yapı, özellikle büyük veri setleri ile çalışırken önemlidir. PyTorch'un tensörleri, GPU üzerinde çalıştırılabilir, bu da hesaplama hızını önemli ölçüde artırır.

3. GPU Desteği

PyTorch, CUDA destekli GPU'lar ile sorunsuz bir şekilde çalışır, bu da derin öğrenme modellerinin eğitim süresini önemli ölçüde hızlandırır.

4. Kapsamlı Kütüphaneler ve Araçlar

PyTorch, çeşitli model bileşenleri (katmanlar, optimizasyon algoritmaları, kayıp fonksiyonları vb.) ile hazır gelir. Ayrıca, PyTorch'un TorchVision ve TorchText gibi popüler alt kütüphaneleri, görüntü işleme ve doğal dil işleme gibi alanlarda kullanımı kolaylaştırır.

5. Topluluk Desteği ve Belgelendirme

PyTorch, büyük ve aktif bir topluluğa sahiptir. Hem yeni başlayanlar hem de ileri düzey kullanıcılar için kapsamlı belgeler, eğitim materyalleri ve destek mevcuttur.

About

This repository is prepared by the artificial intelligence research team during the pytorch camp process.

Topics

Resources

Stars

Watchers

Forks

Releases

No releases published

Packages

No packages published

Contributors 3

  •  
  •  
  •