Logo do PyTorch
PyTorch/Digulgação

PyTorch é uma biblioteca de aprendizado de máquina de código aberto criada pela equipe do Facebook AI Research. Lançada em 2017, PyTorch tornou-se uma das ferramentas mais populares para desenvolvimento de modelos de aprendizado de máquina e deep learning.

PyTorch é baseado na linguagem de programação Python e oferece um ambiente de computação dinâmico que permite a criação de modelos complexos de forma intuitiva. A biblioteca oferece suporte para GPUs, o que permite uma grande aceleração no processamento dos modelos, e possui uma comunidade ativa de desenvolvedores e usuários que contribuem constantemente para o seu desenvolvimento.

Segundo o site oficial do PyTorch, a biblioteca foi baixada mais de 40 milhões de vezes em 2020. Além disso, a biblioteca é utilizada por empresas como Google, Tesla, IBM, Microsoft, Amazon e NVIDIA.

Uma das características mais interessantes do PyTorch é a sua capacidade de criar modelos de forma mais fácil e flexível do que outras bibliotecas de aprendizado de máquina, como o TensorFlow. Isso ocorre devido ao seu modo de execução dinâmico, que permite ajustes durante a fase de treinamento e acelera a depuração do código.

Outra vantagem do PyTorch é a sua documentação detalhada e de fácil entendimento, o que torna o aprendizado e desenvolvimento de modelos mais acessível para usuários iniciantes.

Além disso, o PyTorch oferece uma grande variedade de módulos e ferramentas que facilitam a criação de modelos de aprendizado de máquina. O PyTorch Lightning, por exemplo, é uma estrutura de treinamento que automatiza tarefas repetitivas e acelera o processo de desenvolvimento do modelo. O PyTorch Hub é um repositório de modelos pré-treinados que podem ser facilmente integrados em outros projetos.

O PyTorch também oferece suporte para técnicas avançadas de deep learning, como redes neurais convolucionais (CNNs), redes neurais recorrentes (RNNs), redes adversárias generativas (GANs) e redes transformadoras (transformers).

Outro ponto forte do PyTorch é a sua compatibilidade com outras bibliotecas de aprendizado de máquina e deep learning, como o TensorFlow e o Keras. Isso permite aos usuários utilizar recursos de diferentes bibliotecas em seus projetos.

Recentemente, o PyTorch passou por uma atualização importante com o lançamento do PyTorch 1.9, que trouxe melhorias significativas em áreas como suporte para processamento distribuído, aumento de desempenho e melhorias na ferramenta TorchScript, que permite a conversão de modelos PyTorch em códigos mais eficientes.

Quais empresas usam o PyTorch?

O PyTorch é amplamente utilizado no mercado para desenvolvimento de soluções em diversas áreas, desde visão computacional e processamento de linguagem natural até robótica e automação industrial. Abaixo estão alguns exemplos de uso do PyTorch em empresas e organizações renomadas:

  • Tesla: usa o PyTorch em seu sistema de piloto automático para treinar modelos de visão computacional que auxiliam na identificação de objetos e na tomada de decisões em tempo real.
  • Facebook: utiliza o PyTorch em suas ferramentas de inteligência artificial, como o reconhecimento facial e o processamento de linguagem natural para melhorar a experiência do usuário.
  • Microsoft: se beneficia do PyTorch em seu sistema de tradução automática para melhorar a precisão e a velocidade da tradução em diversos idiomas.
  • IBM: usa o PyTorch em seus projetos de pesquisa em inteligência artificial, incluindo sistemas de recomendação personalizados e modelos de análise de sentimentos.
  • NVIDIA: utiliza o PyTorch em seus processadores gráficos para acelerar o treinamento de modelos de deep learning em aplicações de visão computacional e processamento de linguagem natural.

Esses são apenas alguns exemplos de como o PyTorch é utilizado no mercado, e a lista continua crescendo à medida que mais empresas e organizações descobrem os benefícios da biblioteca para o desenvolvimento de soluções de inteligência artificial e aprendizado de máquina.