Sejak kemunculannya pada 2017, PyTorch yang dikembangkan oleh tim Facebook AI Research telah menjadi framework yang sangat populer dan efisien untuk membuat model deep learning. Pustaka machine learning yang open-source (terbuka untuk umum) ini didasarkan pada Torch dan dirancang untuk memberikan fleksibilitas lebih besar dan peningkatan kecepatan untuk implementasi deep neural network. 

Saat ini, PyTorch adalah pustaka yang paling disukai peneliti dan praktisi aritificial intelligence (AI) di seluruh dunia dalam industri dan akademisi. Dalam artikel ini, Anda akan mendapat informasi tentangnya, bagaimana cara kerjanya, apa saja keuntungannya, hingga bagaimana implementasinya. Marik simak selengkapnya di artikel berikut ini.

Apa itu PyTorch?

PyTorch adalah pustaka tensor deep learning yang dioptimalkan berdasarkan Python dan Torch. Library ini ​​utamanya digunakan untuk aplikasi yang menggunakan GPU dan CPU. Ia cenderung lebih disukai daripada framework deep learning lainnya (seperti TensorFlow dan Keras) karena menggunakan grafik komputasi dinamis dan sepenuhnya Pythonic.

Dengan menggunakan library ini, ilmuwan, pengembang, dan neural network debugger bisa menjalankan dan menguji bagian dari kode secara real-time. Jadi, user tidak perlu menunggu untuk memeriksa apakah sebagian kode berfungsi atau tidak setelah seluruh kode diimplementasikan.

Cara kerja Pytorch

PyTorch bekerja dengan memanfaat dua komponen inti, yaitu tensor dan grafik. Berikut penjelasannya:

1. Tensor

Tipe data inti PyTorch yang mirip dengan array multidimensi ini dipakai untuk menyimpan dan memanipulasi input dan output model serta parameter model. Tensor mirip dengan ndarray NumPy, bedanya tensor dapat berjalan di GPU untuk mempercepat komputasi.

2. Grafik

Setiap framework modern untuk deep learning didasarkan pada konsep grafik, di mana neural network direpresentasikan sebagai struktur grafik perhitungan. Didasarkan pada grafik komputasi dinamis, grafik komputasi library ini dibangun kembali saat runtime menggunakan kode yang sama saat melakukan komputasi untuk forward pass, sehingga menciptakan struktur data yang diperlukan untuk backpropagation. Sebagai framework pertama yang cocok dengan kinerja grafik statis, library ini cocok untuk jaringan konvolusi standar hingga neural network berulang.

Keuntungan menggunakan Pytorch untuk Data Scientist dan Software Developer

Bagi data scientist dan software developer, menggunakan PyTorch dapat memberikan banyak keuntungan, di antaranya:

1. Grafik komputasi dinamis

PyTorch menghindari grafik statis yang digunakan dalam framework seperti TensorFlow, sehingga memungkinkan data scientist dan software developer mengubah jaringan dengan cepat. PyTorch lebih disukai oleh pemula karena lebih intuitif untuk dipelajari jika dibandingkan dengan TensorFlow.

2. Dukungan back-end yang berbeda

Bukan back-end tunggal, PyTorch menggunakan back-end yang berbeda untuk CPU, GPU, dan berbagai fitur fungsional lainnya. PyTorch menggunakan tensor back-end TH untuk CPU dan THC untuk GPU. Penggunaan back-end terpisah membuat PyTorch sangat mudah untuk diterapkan pada sistem terbatas.

3. Gaya imperatif

Pustaka PyTorch dirancang khusus agar intuitif dan mudah digunakan. Anda dapat melakukan pelacakan real-time tentang bagaimana model neural network Anda dibangun. Arsitektur imperatifnya yang luar biasa dan pendekatannya yang cepat dan ramping membuat PyTorch banyak diadopsi oleh data scientist dan software developer.

Penggunaan Pytorch untuk bisnis, riset, dan edukasi

Implementasi Pytorch dapat ditemukan pada berbagai sektor, termasuk bisnis, riset, dan edukasi. Berikut contoh penggunaan PyTorch pada ketiga sektor tersebut:

1. Bisnis

Banyak bisnis telah menggunakan Pytorch untuk penelitian dan produksi, contohnya Airbnb. Airbnb mengandalkan Pytorch sebagai inti dari departemen layanan pelanggannya. Bisnis ini membangun asisten dialog untuk mengintegrasikan balasan cerdas dan meningkatkan pengalaman layanan pelanggan. 

2. Riset

PyTorch adalah pilihan populer untuk penelitian karena kemudahan penggunaan, fleksibilitas, dan pembuatan prototipe yang cepat. Contohnya, Universitas Stanford menggunakan fleksibilitas PyTorch untuk meneliti pendekatan algoritmik baru secara efisien.

3. Edukasi

Jika ingin mempelajari dasar-dasar deep learning dan membangun deep neural network Anda sendiri menggunakan PyTorch, Anda bisa mengakses Udacity. Udacity mendidik inovator AI menggunakan PyTorch yang relatif mudah dipelajari untuk programmer yang akrab dengan Python.

Kesimpulan

Pytorch adalah framework yang lebih nyaman untuk dipelajari dan memiliki pertumbuhan yang lebih cepat. API dan kinerjanya yang sangat baik membuat pustaka tensor deep learning yang dioptimalkan berdasarkan Python dan Torch ini cocok digunakan untuk data scientist dan software developer. Manfaatnya begitu besar untuk berbagai bidang, mulai dari bisnis, riset, hingga edukasi. 

Jika Anda tertarik dengan deep learning atau hal-hal terkait data science lainnya, Anda bisa daftar kelas data science dari Algoritma Data Science School. Ada banyak kelas mengenai data science dari Algoritma Data Science School yang bisa Anda pilih sesuai kebutuhan atau level expertise. Mari daftar sekarang juga!