tag PyTorch

Bu sayfada PyTorch etiketi ile işaretlenmiş 1 yapay zeka kavramını bulabilirsiniz.

PyTorch, Meta AI Araştırma Laboratuvarı (FAIR) tarafından 2016 yılında yayımlanan, Python tabanlı açık kaynaklı bir derin öğrenme çerçevesidir. Lua tabanlı Torch kütüphanesinin modern Python uyarlaması olarak doğan proje, 2022'den bu yana Linux Foundation çatısı altındaki PyTorch Foundation tarafından yönetilir; NVIDIA, AMD, Google, Microsoft, Intel ve IBM gibi şirketler yönetim kuruluna üyedir. Sinir ağlarını tasarlamak, eğitmek ve üretim ortamına almak için tensör işlemlerinden model servisine kadar uzanan eksiksiz bir araç seti sunar. PyTorch'u rakiplerinden ayıran temel özellik, çalışma zamanında inşa edilen dinamik hesaplama graflarıdır (define-by-run). TensorFlow 1.x döneminin statik graflarının aksine, model kodu satır satır yürütülürken graf anlık olarak oluşur; araştırmacı standart Python hata ayıklayıcısını doğrudan kullanabilir, if/else ve döngü içeren değişken mimariler doğal söz dizimiyle yazılır. Autograd sistemi bu grafın üzerinden gradyanları otomatik hesaplar: requires_grad=True atanmış bir tensör üzerindeki tüm işlemler kaydedilir, .backward() çağrısıyla geri yayılım (backpropagation) elle kodlanmadan tamamlanır. Bu iki mekanizmanın birleşimi, özel kayıp fonksiyonlarından deneysel katman tasarımlarına kadar her fikrin sıradan Python koduyla ifade edilebilmesi anlamına gelir. Çerçevenin çekirdeğini dört modül oluşturur: torch.Tensor NumPy benzeri çok boyutlu dizileri CPU ve GPU belleğinde tutar; torch.nn hazır katmanları (Linear, Conv2d, Transformer) ve kayıp fonksiyonlarını barındırır; torch.optim SGD, Adam ve AdamW gibi optimizasyon algoritmalarını sunar; DataLoader ise veri setlerini çok işlemcili mini-batch akışına çevirir. Bir eğitim döngüsü tipik olarak 15-20 satır koddan ibarettir ve her adımı okunabilir Python olarak kalır. 2023'te çıkan PyTorch 2.0, bu esnekliği performansla birleştirdi. torch.compile tek satırlık bir çağrıyla modeli TorchDynamo ve TorchInductor üzerinden derleyerek tipik eğitim iş yüklerinde %30-100 arası hızlanma getirir; 2025 sonunda yayımlanan 2.9 sürümüyle proje FlexAttention, torch.export ve AOTInductor gibi derleyici tabanlı araçları olgunlaştırmıştır. GPU tarafında NVIDIA CUDA ile derin entegrasyonun yanına AMD ROCm, Apple Silicon için MPS ve Intel GPU (XPU) desteği eklenmiştir; model tek satır .to('cuda') ile hızlandırıcıya taşınır. Akademik araştırmada PyTorch 2019-2020'den itibaren TensorFlow'u geçerek fiili standart hâline geldi; Papers with Code üzerindeki yeni makale uygulamalarının %70'ten fazlası PyTorch kullanır. Llama, Whisper, Stable Diffusion ve DINOv2 gibi modellerin resmi kodları PyTorch ile yazılmıştır; Hugging Face Transformers kütüphanesi birincil backend olarak PyTorch'u benimser ve bir milyondan fazla önceden eğitilmiş modele tek API ile erişim verir. Büyük dil modeli çağının kritik altyapısı da aynı ekosistemde yaşar: OpenAI 2020'de araştırma yığınını PyTorch üzerinde standartlaştırdı; vLLM çıkarım motoru, TorchTitan dağıtık eğitim kütüphanesi ve LoRA tabanlı ince ayar araçlarının tamamı doğrudan PyTorch üzerine kuruludur. Ekosistem paketleri kullanım alanlarını genişletir: TorchVision görüntü, TorchAudio ses, PyTorch Lightning eğitim altyapısı, ExecuTorch ise mobil ve gömülü cihazlarda çıkarım için geliştirilmiştir. BSD-3-Clause lisanslı proje, GitHub'da 90 binin üzerinde yıldıza ulaşmıştır ve araştırma prototipinden milyarlarca kullanıcılı üretim sistemlerine kadar aynı kod tabanıyla ilerlemeye imkân tanır. Türkçe kaynak, üniversite müfredatı ve iş ilanları açısından da derin öğrenme kariyerine başlamak isteyenler için ilk öğrenilmesi gereken çerçeve konumundadır.

integration_instructions

PyTorch (Açık Kaynak Derin Öğrenme Çerçevesi)

PyTorch, Meta AI Araştırma Laboratuvarı (FAIR) tarafından 2016 yılında yayımlanan, Python tabanlı açık kaynaklı bir derin öğrenme çerçevesidir. Lua tabanlı Torch kütüphanesinin modern Python uyarlaması olarak doğan proje, 2022'den bu yana Linux Foundation çatısı altındaki PyTorch Foundation tarafından yönetilir; NVIDIA, AMD, Google, Microsoft, Intel ve IBM gibi şirketler yönetim kuruluna üyedir. Sinir ağlarını tasarlamak, eğitmek ve üretim ortamına almak için tensör işlemlerinden model servisine kadar uzanan eksiksiz bir araç seti sunar. PyTorch'u rakiplerinden ayıran temel özellik, çalışma zamanında inşa edilen dinamik hesaplama graflarıdır (define-by-run). TensorFlow 1.x döneminin statik graflarının aksine, model kodu satır satır yürütülürken graf anlık olarak oluşur; araştırmacı standart Python hata ayıklayıcısını doğrudan kullanabilir, if/else ve döngü içeren değişken mimariler doğal söz dizimiyle yazılır. Autograd sistemi bu grafın üzerinden gradyanları otomatik hesaplar: requires_grad=True atanmış bir tensör üzerindeki tüm işlemler kaydedilir, .backward() çağrısıyla geri yayılım (backpropagation) elle kodlanmadan tamamlanır. Bu iki mekanizmanın birleşimi, özel kayıp fonksiyonlarından deneysel katman tasarımlarına kadar her fikrin sıradan Python koduyla ifade edilebilmesi anlamına gelir. Çerçevenin çekirdeğini dört modül oluşturur: torch.Tensor NumPy benzeri çok boyutlu dizileri CPU ve GPU belleğinde tutar; torch.nn hazır katmanları (Linear, Conv2d, Transformer) ve kayıp fonksiyonlarını barındırır; torch.optim SGD, Adam ve AdamW gibi optimizasyon algoritmalarını sunar; DataLoader ise veri setlerini çok işlemcili mini-batch akışına çevirir. Bir eğitim döngüsü tipik olarak 15-20 satır koddan ibarettir ve her adımı okunabilir Python olarak kalır. 2023'te çıkan PyTorch 2.0, bu esnekliği performansla birleştirdi. torch.compile tek satırlık bir çağrıyla modeli TorchDynamo ve TorchInductor üzerinden derleyerek tipik eğitim iş yüklerinde %30-100 arası hızlanma getirir; 2025 sonunda yayımlanan 2.9 sürümüyle proje FlexAttention, torch.export ve AOTInductor gibi derleyici tabanlı araçları olgunlaştırmıştır. GPU tarafında NVIDIA CUDA ile derin entegrasyonun yanına AMD ROCm, Apple Silicon için MPS ve Intel GPU (XPU) desteği eklenmiştir; model tek satır .to('cuda') ile hızlandırıcıya taşınır. Akademik araştırmada PyTorch 2019-2020'den itibaren TensorFlow'u geçerek fiili standart hâline geldi; Papers with Code üzerindeki yeni makale uygulamalarının %70'ten fazlası PyTorch kullanır. Llama, Whisper, Stable Diffusion ve DINOv2 gibi modellerin resmi kodları PyTorch ile yazılmıştır; Hugging Face Transformers kütüphanesi birincil backend olarak PyTorch'u benimser ve bir milyondan fazla önceden eğitilmiş modele tek API ile erişim verir. Büyük dil modeli çağının kritik altyapısı da aynı ekosistemde yaşar: OpenAI 2020'de araştırma yığınını PyTorch üzerinde standartlaştırdı; vLLM çıkarım motoru, TorchTitan dağıtık eğitim kütüphanesi ve LoRA tabanlı ince ayar araçlarının tamamı doğrudan PyTorch üzerine kuruludur. Ekosistem paketleri kullanım alanlarını genişletir: TorchVision görüntü, TorchAudio ses, PyTorch Lightning eğitim altyapısı, ExecuTorch ise mobil ve gömülü cihazlarda çıkarım için geliştirilmiştir. BSD-3-Clause lisanslı proje, GitHub'da 90 binin üzerinde yıldıza ulaşmıştır ve araştırma prototipinden milyarlarca kullanıcılı üretim sistemlerine kadar aynı kod tabanıyla ilerlemeye imkân tanır. Türkçe kaynak, üniversite müfredatı ve iş ilanları açısından da derin öğrenme kariyerine başlamak isteyenler için ilk öğrenilmesi gereken çerçeve konumundadır.

arrow_forward