PyTorch

PyTorch je open-source knihovna pro strojové učení (Machine Learning), založená na knihovně Torch. Primárně je vyvíjena týmem pro výzkum AI společnosti Meta (dříve Facebook). PyTorch je oceňován zejména pro svou intuitivnost, rychlost a dynamický výpočetní graf, což z něj činí standard pro vědecký výzkum i moderní produkční nasazení (např. v Tesle nebo OpenAI).

Klíčové pilíře PyTorch

PyTorch stojí na třech základních konceptech:

1. Tenzory (Tensors)

Tenzor je základní datová struktura v PyTorch. Je velmi podobný polím v knihovně NumPy (ndarray), ale s jedním zásadním rozdílem: tenzory mohou být akcelerovány pomocí GPU (grafických karet) s využitím CUDA nebo ROCm, což dramaticky zrychluje výpočty.

2. Autograd (Automatické derivování)

Pro trénování neuronových sítí je klíčový algoritmus Backpropagation. Modul autograd v PyTorch automaticky zaznamenává všechny operace nad tenzory a vypočítává gradienty (derivace), které jsou nezbytné pro aktualizaci vah sítě.

3. Dynamický výpočetní graf (Eager Execution)

Na rozdíl od starších verzí TensorFlow, které používaly statické grafy, PyTorch buduje graf výpočtů za běhu (dynamicky). To umožňuje používat standardní Python konstrukce jako if podmínky nebo for cykly přímo v architektuře sítě, což usnadňuje ladění (debugging).

Hlavní moduly

torch.nn: Obsahuje stavební bloky pro neuronové sítě (vrstvy, aktivační funkce, ztrátové funkce).
torch.optim: Implementuje optimalizační algoritmy jako SGD, Adam nebo RMSprop.
torch.utils.data: Nástroje pro efektivní načítání a zpracování velkých objemů dat (Dataset a DataLoader).

Proč zvolit PyTorch?

Pythonic Nature: Kód vypadá a chová se jako čistý Python, což snižuje křivku učení.
Silná komunita: Většina aktuálních vědeckých prací o AI (např. na ArXiv) publikuje kód právě v PyTorch.
Libtorch: Možnost exportovat modely do C++ pro vysokorychlostní nasazení v embedded systémech.
Ekosystém: Podpora pro počítačové vidění (TorchVision), zpracování textu (TorchText) a zvuk (TorchAudio).

Srovnání: PyTorch vs. TensorFlow

Vlastnost	PyTorch	TensorFlow
Výpočetní graf	Dynamický (vždy)	Statický (původně), nyní i dynamický
Ladění (Debug)	Snadné (standardní Python debuggery)	Složitější (vyžaduje speciální nástroje)
Nasazení (Prod)	Velmi dobré (TorchScript, ONNX)	Vynikající (TF Serving, TF Lite)
Popularita	Dominantní ve výzkumu	Silný v komerční sféře a mobilních aplikacích

Hardwarová akcelerace

PyTorch je navržen tak, aby maximálně využíval hardware:

CUDA: Pro grafické karty NVIDIA (nejčastější volba).
MPS (Metal Performance Shaders): Pro akceleraci na procesorech Apple Silicon (M1/M2/M3).
TPU: Podpora pro Google Tensor Processing Units přes knihovnu XLA.

— Související termíny: Neuronové sítě, CUDA, Python, TensorFlow, GPU.