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PyTorch, la promessa del deep learning?

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Recentemente mi sono appassionato al Machine Learning.

Per chi non sapesse cos’è, il machine learning è una tecnologia (un insieme di tecnologie, in realtà) che permette calcoli piuttosto complessi in modo relativamente semplice e, cosa estremamente più importante, che può imparare dai dati che gli vengono somministrati.

Questo permette di effettuare calcoli complessi sempre più precisi fino a un tasso di fallimento che rasenta lo zero, un fattore necessario per mansioni complicate e critiche come il riconoscimento delle semantico immagini e l’elaborazione statistica.

Lo standard de facto

Nel settore c’è già una specie di standard, una tecnologia che è consuetudine imparare a usare se si vuole sviluppare questo tipo di software. Parlo di una libreria sviluppata da Google, che si chiama TensorFlow.

TensorFlow è una ottima libreria, potente e flessibile che permette di sviluppare delle ottime reti neurali. Ma, c’è un ma.

La competizione si fa dura

Si compete sempre molto nella Silicon Valley, e le grandi aziende sono maestre della competizione tecnologica.

Facebook, che tecnologicamente non è da meno di Google in quanto a ingegneri, ha deciso di buttarsi nella mischia con qualcosa di simile al quasi monopolista TensorFlow. La loro creazione si chiama PyTorch.

PyTorch si presenta più come un framework, meno come una libreria, a differenza di TesorFlow. Questo significa che è più comodo e relativamente più semplice da utilizzare, perdendo però un minimo di flessibilità.

Il guadagno della dinamicità

Questa flessibilità apparentemente persa è guadagnata nuovamente e con gli interessi grazie alla possibilità di PyTorch di gestire i nodi del grafo in maniera dinamica, utilizzando un metodo chiamato auto-differenziazione in modalità inversa.

Questo guadagno è ancora più utile quando si tratta di effettuare il debugging della rete neurale, reso semplice e comodo dai soliti strumenti utilizzati per gli altri programmi python.

Un ulteriore guadagno portato da PyTorch è la parallelizzazione dei dati praticamente automatica, che permette di utilizzare GPU multiple con praticamente nessuno sforzo.

Il miglior python a oggetti che un data scientist possa desiderare

PyTorch somiglia molto a un qualsiasi framework python ben strutturato, e soprattutto è organizzato ad oggetti.

In sostanza, PyTorch promette piuttosto bene essendo molto integrato sia con la filosofia del linguaggio che con i paradigmi funzionale e a oggetti.

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