PyTorch για Deep Learning
Αν ασχολείσαι με νευρωνικά δίκτυα και ακολουθείς σύγχρονα papers, είναι σχεδόν βέβαιο ότι έχεις συναντήσει κώδικα σε PyTorch. Το PyTorch για Deep Learning έχει γίνει de facto standard στην ερευνητική κοινότητα, αλλά και σε πολλές εταιρείες που θέλουν ευελιξία στον κώδικα και γρήγορο πειραματισμό.
Ενδιαφέρεσαι για Ιδιαίτερα Μαθήματα Advanced RAG και Knowledge Graphs; δες το σχετικό μάθημα ή επικοινώνησε μαζί μου.
Για προγραμματιστές Python, το PyTorch για Deep Learning είναι ελκυστικό γιατί μοιάζει περισσότερο με κανονικό Python κώδικα και λιγότερο με “μαύρο κουτί” framework. Αυτό κάνει τον κύκλο build debug iterate πιο φυσικό.
Τι είναι το PyTorch για Deep Learning
Το PyTorch είναι βιβλιοθήκη για αριθμητικούς υπολογισμούς με tensors και αυτόματο υπολογισμό παραγώγων, σχεδιασμένη ειδικά για Deep Learning.
Βασικά χαρακτηριστικά
- tensors με API πολύ κοντά σε NumPy, αλλά με υποστήριξη για GPU
- autograd σύστημα που παρακολουθεί πράξεις και επιτρέπει backpropagation
- dynamic computation graphs που χτίζονται “on the fly” καθώς εκτελείται ο κώδικας
- modules και layers για να ορίζεις νευρωνικά δίκτυα με οργανωμένο τρόπο
Η δυναμική φύση του PyTorch για Deep Learning σημαίνει ότι μπορείς να χρησιμοποιείς native control flow της Python if, for, while μέσα στα μοντέλα σου, κάτι που κάνει το debugging και τον πειραματισμό πολύ πιο άμεσο.
Γιατί προτιμούν πολλοί το PyTorch για Deep Learning
Μερικοί λόγοι που κάνουν το PyTorch για Deep Learning τόσο δημοφιλές
- “pythonic” αίσθηση, δεν νιώθεις ότι παλεύεις με το framework
- πολύ καλή υποστήριξη από την ερευνητική κοινότητα και νέα μοντέλα πρώτα σε PyTorch
- καθαρός διαχωρισμός ανάμεσα σε tensor ops, modules και training loops
- εύκολη ενσωμάτωση με κλασικό Python οικοσύστημα, όπως NumPy, pandas, scikit learn
Εννοείται ότι υπάρχουν και εργαλεία γύρω του PyTorch Lightning, fastai κτλ που χτίζουν πάνω σε αυτή τη βάση.
Βασικές έννοιες στο PyTorch για Deep Learning
Για να δουλέψεις άνετα με το PyTorch για Deep Learning, χρειάζεται να καταλάβεις τρία βασικά δομικά στοιχεία.
Tensors
Οι tensors είναι το θεμέλιο. Παρόμοιοι με NumPy arrays, αλλά
- μπορούν να ζουν σε CPU ή GPU
- υποστηρίζουν gradient tracking
- προσφέρουν πλούσιο σύνολο από αριθμητικές πράξεις
Modules και layers
Η κλάση nn.Module είναι η βάση για layers και μοντέλα.
- ορίζεις υποκλάσεις Module με init και forward
- μπορείς να συνθέσεις layers σε Sequential μοντέλα ή πιο σύνθετα γραφήματα
- parameters του μοντέλου συλλέγονται αυτόματα για training
Training loop
Σε αντίθεση με πιο high level frameworks, στο PyTorch για Deep Learning γράφεις συνήθως τον training loop μόνος σου.
Τυπικός βρόχος
- forward pass
- υπολογισμός loss
- μηδενισμός gradients
- backward pass
- βήμα του optimizer
Αυτό σου δίνει πλήρη έλεγχο σε special cases αλλά απαιτεί και λίγη περισσότερη πειθαρχία.
PyTorch για Deep Learning στην πράξη
Ενα απλό project με PyTorch για Deep Learning μπορεί να περιλαμβάνει
- προετοιμασία dataset μέσω Dataset και DataLoader abstractions
- ορισμό μοντέλου ως κλάση nn.Module
- επιλογή optimizer και loss function
- training loop με αξιολόγηση σε validation set
- αποθήκευση του εκπαιδευμένου μοντέλου και metainformation
Για πιο πολύπλοκα projects, μπορείς να οργανώσεις τον κώδικα σου σε αρχεία για data, models, training, evaluation, κρατώντας το segmentation καθαρό.
Αν νιώθεις ότι ο “raw” training loop σου βγαίνει εκτός ελέγχου, frameworks όπως PyTorch Lightning σου επιτρέπουν να κρατήσεις PyTorch API αλλά με πιο τυποποιημένη δομή για training, logging και checkpoints.
Σε τι τύπους προβλημάτων ξεχωρίζει το PyTorch για Deep Learning
Το PyTorch για Deep Learning μπορεί να λύσει πρακτικά τα ίδια tasks με άλλα frameworks, αλλά συχνά είναι η πρώτη επιλογή σε
- research projects με custom αρχιτεκτονικές ή πολύπλοκα dynamic behaviors
- NLP και transformers, λόγω της στενής σχέσης με Hugging Face μοντέλα
- computer vision tasks όπου θες έλεγχο σε κάθε βήμα του pipeline
- πειραματικά projects όπου χρειάζεσαι γρήγορες αλλαγές σε μοντέλο και training loop
Στο production κομμάτι, το PyTorch πλέον υποστηρίζεται από εργαλεία όπως TorchServe, ONNX export, αλλά και custom microservices.
Πλεονεκτήματα και μειονεκτήματα του PyTorch για Deep Learning
Πλεονεκτήματα
- φυσικός τρόπος γραφής και debugging κώδικα, ειδικά αν είσαι ήδη Python dev
- dynamic graphs που διευκολύνουν πολύπλοκα control flows και conditional logic
- τεράστια κοινότητα και γρήγορη ενσωμάτωση state of the art μοντέλων
- integration με βιβλιοθήκες όπως PyTorch Geometric, fastai, Lightning
Μειονεκτήματα
- λιγότερο opinionated structure σημαίνει ότι χωρίς πειθαρχία μπορείς να φτιάξεις “spaghetti training scripts”
- story για mobile και embedded είναι πιο σύνθετο από ό,τι σε TensorFlow Lite
- κάποιες εταιρικές υποδομές και εργαλεία παραμένουν πιο προσανατολισμένα σε TensorFlow
Αν ο στόχος σου είναι έρευνα, γρήγορος πειραματισμός ή custom αρχιτεκτονικές, το PyTorch για Deep Learning είναι συχνά η πιο φυσική επιλογή. Αν οι ανάγκες σου είναι πολύ βαριά δεμένες με mobile ή υπάρχον TensorFlow οικοσύστημα, ίσως προτιμήσεις κάτι άλλο.
Καλές πρακτικές για κώδικα σε PyTorch για Deep Learning
Για να μη γίνει ο κώδικας σου χάος, είναι καλό να ακολουθήσεις κάποιες πρακτικές σχεδιασμού.
Προτάσεις
- χώρισε data loading, μοντέλα, training και evaluation σε ξεχωριστά modules
- χρησιμοποίησε configuration αρχεία για hyperparameters και paths
- κράτα τον training loop όσο γίνεται καθαρό και σύντομο, μεταφέροντας λογική σε helper functions
- χρησιμοποίησε logging αντί για τυχαία prints
- φρόντισε να μπορείς να αναπαράγεις ένα run με seed setting και αποθήκευση config
PyTorch για Deep Learning σε production περιβάλλον
Αν θέλεις να βγάλεις μοντέλα PyTorch σε παραγωγή, έχεις μερικές επιλογές.
Συνηθισμένα patterns
- export του μοντέλου σε TorchScript για καλύτερο optimization
- χρήση TorchServe για hosting μοντέλων μέσω REST ή gRPC
- export σε ONNX και deployment σε inference engines όπως Triton
- custom Flask ή FastAPI microservices που φορτώνουν το μοντέλο και σερβίρουν προβλέψεις
Σε όλα αυτά, κλειδί είναι να κρατήσεις ίδιο preprocessing path σε training και inference, κάτι που απαιτεί λίγη μηχανική πειθαρχία.
Πώς να ξεκινήσεις με PyTorch για Deep Learning
Αν ήδη γνωρίζεις Python και βασικά concepts ML, μια πρακτική πορεία για PyTorch για Deep Learning είναι
- ξεκίνα με ένα απλό fully connected network σε toy dataset, γράφοντας μόνος σου τον training loop
- πρόσθεσε DataLoader και βασικό logging για loss και accuracy
- δοκίμασε convolutional δίκτυο σε εικόνες, πχ CIFAR ή δικό σου μικρό dataset
- πειραματίσου με pre trained μοντέλα από PyTorch Hub ή Hugging Face
- οργάνωσε τον κώδικα σου σε project structure που μπορείς να επαναχρησιμοποιείς
- κάνε export ενός μοντέλου και φτιάξε μικρό service που το σερβίρει σε REST API
Ετσι, το PyTorch για Deep Learning σταματά να είναι μόνο για notebooks και γίνεται μέρος των πραγματικών εφαρμογών σου.
Αν θέλεις να μάθεις πώς να χρησιμοποιείς στην πράξη το PyTorch για Deep Learning, από τα πρώτα convolutional μοντέλα και transformers μέχρι την οργάνωση training loops, το debugging και το deployment, μπορούμε να το δουλέψουμε μαζί μέσα από τα Ιδιαίτερα Μαθήματα Python για AI και Machine Learning, σε συνδυασμό με τα Ιδιαίτερα Μαθήματα Software Engineering & Clean Code και το μάθημα Εισαγωγή στο Prompt Engineering & LLMs για Επαγγελματίες. Στόχος είναι να γράφεις PyTorch κώδικα που είναι ταυτόχρονα ισχυρός, καθαρός και έτοιμος για χρήση σε παραγωγικά συστήματα.
