Pytorch කියන්නේ Python භාෂාව පදනම් කරගෙන ගොඩනැගුනු Open Source Machine Learning Library එකක්. මේක ගොඩනැගෙන්නේ Torch කියන Machine Learning Library එක මත. මේ Torch කියන Library එක නිර්මාණය කරලා තියන්නේ Lua කියන programming language එක පදනම් කරගෙන. Torch මඟින් deep learning සඳහා වැදගත් වෙන විදිහේ algorithms ගණනාවක් ඇවිත් තිබෙනවා. මේ Torch 2018 වසරෙන් පස්සේ ක්‍රියාකාරීව වර්ධනය වෙන්නේ නැහැ.
PyTorch අපිට දකින්න පුළුවන් වෙන්නේ natural language processing වලට පාවිච්චි කරන applications වලට. මේක ඇත්තටම ගොඩනැගුවේ facebook artificial-intelligence research group එක මගින්. PyTorch භාවිත කරන කෙනෙක්ට එහි සඳහන් වන ප්‍රධාන features දෙකක් පැහැදිලි කරන්නම්. පලවෙනි එක වෙන්නේ GPU acceleration එක එක්ක Tensor computation එක පැවතීම. දෙවෙනි වැදගත් කරුණ වෙන්නේ tape-based autodiff system මත ගොඩනැගුනු Deep neural networks නිර්මාණය වීම.
පොඩ්ඩක් අතීතයට ගියොත් Facebook විසින් PyTorch හා Caffe 2 කියන machine learning frameworks දෙකම ගොඩ නගමින් සිටියා. නමුත් මේ දෙක එකිනෙක සම්බන්ධ කිරීමේ අපහසු බවක් තිබුනා. මේ නිසා Open Neural Network Exchange (ONNX) project මඟින් 2017 වසරේ සැප්තැම්බර් මාසයේදී Microsoft හා Facebook එකට එකතු වෙලා Caffe2 සමඟ PyTorch එකතු කළා.
PyTorch Tensor ගැන වචනයක් කතා කරන්නම්, මොකක්ද මේ Tensor එකක් කියන්නේ? සරලවම කියනවනම් Tensor එකක් කියන්නේ multidimensional array එකක්. මේ PyTorch Tensors හුඟක් දුරට සමාන වෙනවා NumPy Arrays වලට. අද වෙනකොට CNTK (Microsoft), TensorFlow (Google) වගේ තාක්ෂණයන්ගේ මේ libraries අඩුවක් නැතුව තිබෙනවා. මේ libraries හුඟක් ලියවෙන්නේ C++ භාෂාව මුල් කරගෙන, ඒ වගේම convenience කිරීම් වලට Python API භාවිත කරනවා.
ඉහත රුපය බලන ඔබට දකින්න පුළුවන් administrator mode එකේ run කරන ලද command prompt එකක්. මේ demo program එකෙන් හොඳින් දන්නා Iris dataset එකක් memory එකට කියවීම කරන්නේ. මේ dataset එක කියවීමෙන් උත්සහ කරන්නේ Iris මල තුල දක්නට ලැබෙන species සියල්ල sepal length, sepal width, petal length හා petal width කියන අගයන් භාවිත කරමින් predict එහෙමත් නැත්නම් අනුමාන කිරීම. sepal කියන්නේ leaf like structure එකක්. මේ තිරයේ තිබෙන දේ ඔබට පැහැදිලිද?
මේ පර්යේෂණ කණ්ඩායමට අනුව ඔවුන්ගේ dataset එක තුල දත්ත 150ක් අන්තර්ගත වෙනවා, ඒ වගේම මේ දත්ත වලින් 120ක් ගන්නේ training කරන්න, 30ක් ගන්නේ testing කරන්න. මේ demo එක මුලින්ම කරන්නේ PyTorch භාවිත කරලා neural network එකක් හදාගන්න එක. ඔබට පේනවා මෙහි accuracy එක 90%ක් ලෙස සඳහන් වෙනවා. මෙයින් කියවෙන්නේ model එක මගින් testing වලට ගත්ත data 30න් 27ක් නිවැරදිව ගැලපෙනවා කියන කරුණ.
PyTorch install කරන්නේ කොහොමද
අපි මෙච්චර කතා කරන මේ PyTorch පරිගණකයකට install කරන්නේ කොහොමද කෙනෙක්ට ප්‍රශ්නයක් තියෙන්න පුළුවන්. PyTorch install කිරීම ක්‍රම දෙකක් යටතේ කරන්න පුළුවන්. මුලින්ම ඔබ python install කරගන්න මීළඟට ඔබට වැදගත් වේවි NumPy හා SciPy වගේ packages install කරගැනීම. මේ සියල්ලම install කලාට පස්සේ ඔබට පුළුවන් PyTorch install කරන්න add-on package එකක් විදිහට. ඔබ භාවිත කරන්නේ කුමන වර්ගයක පරිගණකයක් වුනත් Windows වුනත්, MacOS හෝ Linux වුනත් install කරන විදිහ එකම වෙනවා. PyTorch Library එක install කරන්න මුලින්ම ඔබ ය යුතු වෙනවා PyTorch නිල වෙබ් අඩවිය වුනු https://pytorch.org/ වෙත. මෙහි සඳහන් වේවි Previous versions of PyTorch නමින් ලින්කුවක්. ඒ මත click කලාට පස්සේ torch-0.4.1-cp36-cp36m-win_amd64.whl නම් වූ file එකක් ඔබට දක්නට ලැබේවි. WHL කියන extension එක python වල භාවිත වෙන්නේ Python Wheel යන්න පැහැදිලි කිරීමට. මේ .whl file එක Windows වල .msi file එකක් වගේම තමයි. මේ මත click කලාට පස්සේ ඔබෙන් එය විමසාවි save කරන්න හෝ open කරන්න. මේ ලින්කුවෙන් ඔබේ වැඩ කටයුතු පහසුවෙන්ම කරගන්න පුළුවන් වෙනවා.
ඔබ මෙමගින් වැඩ කරලා අපිටත් කියන්න මෙහි හොඳ හා නරක. නැවත හමුවෙමු…
