Začnu prohledáním již existujících veřejných zdrojových kódů a hledáním transformeru, který budu používat pro svou neuronovou síť. Chci psát v Python a použít framework PyTorch nebo TensorFlow nebo JAX.
Zeptám se trochu GPT-4.
Jaké repozitáře na GitHub prohledat
Existuje mnoho repozitářů na GitHubu, které obsahují implementace neuronových sítí pomocí PyTorch. Zde je několik populárních repozitářů, které můžete prozkoumat:
- PyTorch Examples: Tento repozitář obsahuje příklady implementace různých typů neuronových sítí a technik učení pomocí PyTorch. Zahrnuje také příklady použití PyTorch pro různé úlohy, jako je klasifikace obrázků, generování textu, zpracování sekvencí a mnoho dalších.
- PyTorch Lightning: PyTorch Lightning je lehký wrapper nad PyTorch, který zjednodušuje vývoj komplexních neuronových sítí. Repozitář obsahuje příklady a tutoriály pro vytváření různých typů sítí, jako jsou klasifikátory obrázků, generátory obrázků, transformátory pro zpracování jazyka a další.
- Hugging Face Transformers: Tento repozitář obsahuje implementace stávajících transformerových modelů, jako jsou BERT, GPT-2, RoBERTa, T5 a další, v PyTorch. Hugging Face Transformers je velmi populární knihovna pro zpracování přirozeného jazyka (NLP) a umožňuje snadné použití předtrénovaných modelů nebo trénink vlastních modelů na různých úlohách NLP.
- Awesome PyTorch: Repozitář Awesome PyTorch je sbírka odkazů na různé zdroje, jako jsou tutoriály, články, repozitáře kódu a další, které se týkají PyTorch a využití PyTorch pro vytváření neuronových sítí.
Tyto repozitáře jsou dobrým výchozím bodem pro zkoumání různých implementací neuronových sítí pomocí PyTorch. Pokud máte konkrétní typ neuronové sítě nebo úlohu, kterou chcete implementovat, můžete také vyhledávat konkrétní repozitáře na GitHubu podle klíčových slov nebo frází.
Jaký transformer
Porovnání transformerových knihoven založených na PyTorch, JAX a TensorFlow je do určité míry záležitostí osobní preference a závisí na vašich potřebách a očekáváních. Každá z těchto knihoven má své výhody a nevýhody:
- PyTorch: PyTorch je vysoce populární knihovna pro hluboké učení od Facebook AI Research (FAIR). Je známa pro svoji dynamickou výpočetní grafiku a snadno použitelný interface, což usnadňuje ladění a prototypování modelů. PyTorch má také velkou komunitní podporu a mnoho dostupných nástrojů a rozšíření, což z něj činí dobrou volbu pro implementaci transformerových modelů.
- TensorFlow: TensorFlow, vyvinutý Google Brain, je další populární knihovna pro hluboké učení. Má širokou podporu pro distribuované a paralelní výpočty a je optimalizován pro produkční nasazení. TensorFlow 2.x zahrnuje eager execution, která umožňuje dynamický výpočetní graf podobně jako PyTorch, ale může mít méně příjemný interface pro některé uživatele.
- JAX: JAX je relativně nová knihovna vyvinutá Google Research, která kombinuje výhody NumPy a automatického diferencování s výpočetními schopnostmi akcelerátorů, jako jsou GPU a TPU. JAX podporuje čistě funkcionalní styl programování a je navržen pro vysoký výkon vědeckých výpočtů. Pro implementaci transformerových modelů v JAX můžete použít knihovnu jako Flax nebo Haiku.
Který z nich je pro vás nejlepší, závisí na vašich potřebách a preferencích. Pokud jste začátečník a hledáte snadno použitelnou knihovnu s velkou komunitní podporou, může být PyTorch dobrá volba. Pokud jste zvyklí na TensorFlow a plánujete nasadit váš model do produkce, TensorFlow může být pro vás lepší volbou. JAX je vhodný pro vědecké výpočty a pokročilé optimalizace výkonu, ale může mít vyšší učební křivku pro nováčky.
Je důležité poznamenat, že pro konkrétní úlohy a modely mohou být výkony knihoven různé. Doporučujeme vyzkoušet několik knihoven a zjistit, která nejlépe vyhovuje vašim
Jakou z těch 3 knihoven vybrat
Pro předpověď sportovních výsledků podle parametrů, jako jsou vstřelené a inkasované góly, můžete použít jakoukoli z těchto tří knihoven (PyTorch, TensorFlow, JAX). Všechny tři knihovny jsou schopny implementovat a trénovat hluboké neuronové sítě, které mohou zpracovat taková data a provádět predikce.