AI & GPU
Meilleure GPU pour l'apprentissage en profondeur en 2024 : Un guide complet

Meilleure GPU pour l'apprentissage en profondeur en 2024 : Un guide complet

Misskey AI

Comprendre le rôle des GPU dans l'apprentissage en profondeur

L'importance des performances des GPU dans l'apprentissage en profondeur

L'apprentissage en profondeur s'est imposé comme une technique puissante dans le domaine de l'intelligence artificielle, permettant aux machines d'apprendre et d'effectuer des tâches complexes avec une précision sans précédent. Au cœur de cette révolution se trouve le processeur graphique (GPU), un composant matériel spécialisé qui a révolutionné la manière dont les modèles d'apprentissage en profondeur sont entraînés et déployés.

La raison de la domination du GPU dans l'apprentissage en profondeur est sa capacité à effectuer des calculs massivement parallèles, essentiels à l'entraînement et à l'inférence efficaces des réseaux de neurones profonds. Contrairement aux unités centrales de traitement (CPU) traditionnelles, qui sont optimisées pour les tâches séquentielles, les GPU excellent dans les opérations matricielles et les manipulations de tenseurs, fondamentales aux algorithmes d'apprentissage en profondeur.

Comment les GPU accélèrent les charges de travail d'apprentissage en profondeur

Les réseaux de neurones profonds, les éléments de base de l'apprentissage en profondeur, se caractérisent par leur capacité à apprendre des modèles complexes à partir de grandes quantités de données. Cependant, l'entraînement de ces réseaux est une tâche extrêmement gourmande en calculs, nécessitant souvent des milliards de paramètres et des billions d'opérations. C'est ici que les capacités de traitement parallèle des GPU entrent en jeu.

Les GPU sont conçus avec des milliers de cœurs plus petits et plus efficaces qui peuvent effectuer simultanément les mêmes opérations sur plusieurs points de données. Cela contraste avec les CPU, qui ont un nombre plus restreint de cœurs plus puissants, optimisés pour les tâches séquentielles. En tirant parti de la puissance de traitement parallèle des GPU, les frameworks d'apprentissage en profondeur peuvent accélérer considérablement l'entraînement.

Les limites des processeurs (CPU) pour les tâches d'apprentissage profond

Bien que les processeurs (CPU) aient traditionnellement été la force de travail de l'informatique, ils ne sont pas bien adaptés aux exigences de l'apprentissage profond. La nature séquentielle des architectures de processeurs, associée à leur nombre relativement faible de cœurs, les fait peiner à suivre les énormes besoins de calcul nécessaires à l'entraînement et à l'exécution de réseaux de neurones profonds.

Par exemple, un modèle d'apprentissage profond de pointe comme GPT-3, qui compte 175 milliards de paramètres, nécessiterait un temps estimé à 355 ans pour être entraîné sur un seul processeur haut de gamme. En revanche, le même modèle peut être entraîné en quelques semaines, voire quelques jours, en utilisant un cluster de cartes graphiques (GPU) puissantes.

Cette différence de performance flagrante a conduit à l'adoption généralisée des GPU comme matériel de prédilection pour les charges de travail d'apprentissage profond, tant dans la recherche que dans les environnements de production.

Évaluation des spécifications des GPU pour l'apprentissage profond

Lors de la sélection d'un GPU pour l'apprentissage profond, il est important de comprendre les principales spécifications qui déterminent ses performances et sa pertinence pour votre cas d'utilisation spécifique. Explorons quelques-uns des facteurs les plus importants à prendre en compte.

Capacité et bande passante de la mémoire

La quantité de mémoire disponible sur un GPU, ainsi que la vitesse à laquelle cette mémoire peut être accessible, sont des facteurs cruciaux pour l'apprentissage profond. Les modèles d'apprentissage profond nécessitent souvent de grandes quantités de mémoire pour stocker leurs paramètres et leurs activations intermédiaires pendant l'entraînement.

Par exemple, un modèle de langage de grande taille comme GPT-3 peut nécessiter jusqu'à 350 Go de mémoire pour simplement stocker ses paramètres. Par conséquent, les GPU avec des capacités de mémoire plus élevées, comme le NVIDIA Quadro RTX 6000 avec 24 Go de mémoire, sont mieux adaptés à l'entraînement de ces modèles massifs.

En plus de la capacité de mémoire, la bande passante mémoire du GPU est également importante, car elle détermine la vitesse à laquelle les données peuvent être accédées et transférées au sein du système. Une bande passante plus élevée .

Unités de traitement de tenseurs (TPU)

Bien que les GPU aient été le matériel dominant pour l'apprentissage en profondeur, certaines entreprises ont développé des processeurs spécialisés appelés Unités de traitement de tenseurs (TPU) qui sont conçus spécifiquement pour accélérer les charges de travail d'apprentissage automatique et d'apprentissage en profondeur.

Les TPU, comme ceux développés par Google, sont optimisés pour les types d'opérations matricielles et de manipulations de tenseurs qui sont au cœur des algorithmes d'apprentissage en profondeur. En déchargeant ces calculs sur du matériel dédié, les TPU peuvent obtenir des améliorations de performances significatives par rapport aux processeurs traditionnels et même aux GPU pour certaines tâches d'apprentissage en profondeur.

Cependant, la disponibilité et le support des TPU sont encore relativement limités par rapport aux GPU, et ils peuvent ne pas convenir à tous les cas d'utilisation de l'apprentissage en profondeur. Il est important d'évaluer les exigences spécifiques de votre projet et le support de l'écosystème pour les différents accélérateurs matériels.

Cœurs CUDA et processeurs de shader

Une autre spécification importante à prendre en compte lors de l'évaluation des GPU pour l'apprentissage en profondeur est le nombre de cœurs CUDA ou de processeurs de shader. Les cœurs CUDA sont les unités de traitement fondamentales dans les GPU NVIDIA, tandis que les processeurs de shader sont l'équivalent dans les GPU AMD.

Plus un GPU a de cœurs CUDA ou de processeurs de shader, plus il peut offrir de puissance de traitement en parallèle, ce qui est crucial pour accélérer les charges de travail d'apprentissage en profondeur. Par exemple, le NVIDIA RTX 3090 a 10 496 cœurs CUDA, tandis que l'AMD RX 6900 XT a 5 120 processeurs de shader.

Cependant, le nombre brut de cœurs n'est pas le seul facteur à prendre en compte. L'architecture et l'efficacité des cœurs, ainsi que la conception globale du GPU, jouent également un rôle important dans la détermination des performances réelles pour les tâches d'apprentissage en profondeur.

Fréquences d'horloge des GPU et consommation d'énergie

La fréquence d'horloge d'un GPU, mesurée en GHz, est une autre spécification importante qui peut avoir un impact sur ses performances pour l'apprentissage en profondeur. ing. Des fréquences d'horloge plus élevées se traduisent généralement par un traitement plus rapide des opérations individuelles, ce qui peut être bénéfique pour certaines charges de travail d'apprentissage en profondeur.

De plus, la consommation d'énergie d'un GPU est une considération importante, car elle peut affecter l'efficacité énergétique globale et les exigences de refroidissement de votre système d'apprentissage en profondeur. Les GPU avec une faible consommation d'énergie, comme le NVIDIA RTX 3070, peuvent être plus adaptés au déploiement dans des environnements aux ressources en énergie ou en refroidissement limitées.

Il est important de trouver un équilibre entre les performances et l'efficacité énergétique en fonction de vos besoins spécifiques en apprentissage en profondeur et des contraintes de votre environnement de déploiement.

Principaux choix de GPU pour l'apprentissage en profondeur

Maintenant que nous avons exploré les principales spécifications des GPU pertinentes pour l'apprentissage en profondeur, examinons de plus près certaines des principales options de GPU sur le marché.

Série NVIDIA GeForce RTX 30

La série NVIDIA GeForce RTX 30, comprenant le RTX 3090, le RTX 3080 et le RTX 3070, fait partie des GPU les plus populaires et les plus puissants pour l'apprentissage en profondeur. Ces GPU sont basés sur la dernière architecture Ampere de NVIDIA et offrent des améliorations de performances significatives par rapport à leurs prédécesseurs.

Le RTX 3090, par exemple, dispose de 24 Go de mémoire GDDR6X haute vitesse, de 10 496 cœurs CUDA et d'une fréquence d'horloge Boost allant jusqu'à 1,7 GHz. Cette combinaison de grande capacité de mémoire, de puissance de traitement parallèle et de fréquence d'horloge fait du RTX 3090 un excellent choix pour l'entraînement de modèles d'apprentissage en profondeur volumineux et complexes.

Le RTX 3080 et le RTX 3070 offrent des spécifications légèrement inférieures, mais restent des GPU puissants qui peuvent offrir d'excellentes performances pour une large gamme de charges de travail d'apprentissage en profondeur, souvent à un prix plus abordable.

Séries NVIDIA Quadro et Tesla

En plus de la gamme grand public GeForce, NVIDIA propose également ses séries Quadro et Tesla de GPU, conçues spécifiquement pour les applications professionnelles et d'entreprise d'apprentissage en profondeur et d'IA.

Le Quadro RTX 6000, par exemple, dispose de 24 Go de mémoire haute bande.Voici la traduction française du fichier markdown :

Avec une mémoire GDDR6 de grande largeur, 4 608 cœurs CUDA et du matériel dédié à l'accélération du ray tracing et de l'inférence IA, la GeForce RTX 3090 est un choix puissant pour des tâches telles que le rendu 3D, la visualisation scientifique et la recherche en apprentissage profond avancé.

La Tesla V100, d'un autre côté, est un accélérateur GPU spécialement conçu pour le calcul haute performance et l'apprentissage profond. Avec jusqu'à 32 Go de mémoire HBM2, 5 120 cœurs CUDA et des Tensor Cores dédiés à l'accélération des charges de travail d'apprentissage profond, la Tesla V100 est un choix populaire pour l'entraînement d'apprentissage profond à grande échelle et distribué.

Série AMD Radeon RX 6000

Bien que NVIDIA ait longtemps été le joueur dominant sur le marché des GPU pour l'apprentissage profond, AMD a également fait des progrès significatifs avec sa série de GPU Radeon RX 6000, qui offrent des performances et une valeur intéressantes pour certains cas d'utilisation de l'apprentissage profond.

Les RX 6800 XT et RX 6900 XT, en particulier, sont des GPU puissants qui peuvent rivaliser avec les performances des offres de NVIDIA. Avec jusqu'à 16 Go de mémoire GDDR6 haute vitesse, 5 120 processeurs de shader et des fonctionnalités avancées comme l'accélération du ray tracing, ces GPU AMD peuvent être une alternative rentable pour les charges de travail d'apprentissage profond qui ne nécessitent pas les capacités complètes de l'architecture Ampere de NVIDIA.

Il est important de noter que le support de l'écosystème et l'optimisation pour les frameworks d'apprentissage profond comme TensorFlow et PyTorch peuvent être plus matures sur les GPU NVIDIA, les développeurs doivent donc évaluer attentivement les outils et bibliothèques disponibles lors de la prise en compte de solutions AMD.

Facteurs à prendre en compte lors du choix d'un GPU pour l'apprentissage profond

Lors du choix d'un GPU pour vos projets d'apprentissage profond, il existe plusieurs facteurs clés à prendre en compte afin de vous assurer de sélectionner le meilleur matériel pour vos besoins spécifiques.

Exigences d'entraînement et d'inférence

Le premier et le plus important facteur est de comprendre les exigences de votre charge de travail d'apprentissage profond, à la fois pendant la phase d'entraînement et la phase d'inférence (déploiement). L'entraînement des modèles d'apprentissage profond est généralement la phase la plus. Tâche exigeante sur le plan computationnel, nécessitant des GPU haute performance avec de grandes capacités de mémoire et des capacités de traitement parallèle.

D'un autre côté, la phase d'inférence, où le modèle entraîné est utilisé pour faire des prédictions sur de nouvelles données, peut avoir des exigences différentes, comme une consommation d'énergie plus faible, une latence plus faible ou le besoin d'accélérateurs matériels spécialisés comme les Tensor Cores d'NVIDIA.

En évaluant attentivement les besoins spécifiques de votre projet d'apprentissage profond, vous pouvez sélectionner le GPU (ou la combinaison de GPU) qui offrira les meilleures performances et efficacité pour l'entraînement et l'inférence.

Budget et rentabilité

Le coût du GPU est un autre facteur crucial à prendre en compte, car les charges de travail d'apprentissage profond nécessitent souvent des investissements matériels importants. Bien que les GPU les plus puissants et les plus coûteux puissent offrir les meilleures performances, ils ne sont pas toujours la solution la plus rentable, en particulier pour les projets de petite envergure ou les budgets limités.

Il est essentiel de trouver un équilibre entre les performances et le coût, en évaluant attentivement les compromis et en choisissant le GPU qui offre le meilleur rapport qualité-prix pour vos besoins spécifiques. Cela peut impliquer d'envisager des options plus abordables, comme l'NVIDIA RTX 3070 ou l'AMD RX 6800 XT, ou d'explorer des solutions de GPU basées sur le cloud pour éviter les coûts matériels initiaux.

Efficacité énergétique et besoins de refroidissement

La consommation d'énergie et les exigences de refroidissement d'un GPU sont également des facteurs importants, en particulier dans les environnements aux ressources de puissance ou de refroidissement limitées, comme les appareils Edge ou les centres de données avec des budgets énergétiques serrés.

Les GPU à faible consommation d'énergie, comme l'NVIDIA RTX 3070, peuvent être plus adaptés pour le déploiement dans ces scénarios, car ils nécessitent moins d'énergie et génèrent moins de chaleur, réduisant ainsi le besoin d'une infrastructure de refroidissement coûteuse. À l'inverse, les GPU haute performance comme le RTX 3090 peuvent être mieux adaptés aux environnements de recherche ou de développement où la puissance et le refroidissement sont moins contraints.

Compatibilité avec l'apprentissage profondCadres d'apprentissage en profondeur

Enfin, il est essentiel de s'assurer que le GPU choisi est bien pris en charge par les frameworks et outils d'apprentissage en profondeur que vous prévoyez d'utiliser, comme TensorFlow, PyTorch ou CUDA. Les différentes architectures et fournisseurs de GPU peuvent avoir des niveaux d'optimisation et d'intégration variables avec ces frameworks, ce qui peut avoir un impact sur la facilité de déploiement, les performances et l'expérience de développement globale.

En tenant compte de ces facteurs, vous pouvez sélectionner le GPU qui offrira le meilleur équilibre entre performances, rentabilité et compatibilité pour votre projet d'apprentissage en profondeur.

Benchmark et comparaison des performances des GPU pour l'apprentissage en profondeur

Pour évaluer objectivement les performances de différents GPU pour l'apprentissage en profondeur, il est important de s'appuyer sur des benchmarks standardisés et des méthodologies de test. Explorons quelques-uns des benchmarks d'apprentissage en profondeur les plus populaires et comment analyser les résultats.

Principaux benchmarks d'apprentissage en profondeur

L'un des benchmarks d'apprentissage en profondeur les plus reconnus est MLPerf, un ensemble de tâches standardisées d'apprentissage automatique et d'apprentissage en profondeur utilisées pour mesurer les performances de divers systèmes matériels et logiciels. MLPerf couvre une gamme de charges de travail, notamment la classification d'images, la détection d'objets et le traitement du langage naturel, permettant une évaluation complète des performances des GPU.

Un autre benchmark populaire est le TensorFlow Model Garden, une collection de modèles pré-entraînés et de scripts de benchmark qui peuvent être utilisés pour évaluer les performances des GPU sur une variété de tâches d'apprentissage en profondeur. De même, la suite de benchmarks PyTorch fournit un ensemble de tests standardisés pour évaluer les performances des GPU sur les charges de travail d'apprentissage en profondeur basées sur PyTorch.

Analyse des résultats des benchmarks

Lors de l'analyse des résultats de ces benchmarks d'apprentissage en profondeur, il est important de prendre en compte non seulement les métriques de performance brutes, telles que le débit ou la latence, mais aussi le rapport coût-performance global du GPU. Cela implique de regarder des facteurs comme le rapport prix-performance, la consommation d'énergie et l'intégration avec les frameworks d'apprentissage en profondeur. Efficacité du GPU et proposition de valeur globale du GPU pour vos besoins spécifiques d'apprentissage en profondeur.

Par exemple, bien que le NVIDIA RTX 3090 puisse surpasser le RTX 3080 dans certains benchmarks, la différence de prix significative peut faire du RTX 3080 un choix plus rentable, selon votre budget et vos exigences de performance.

De plus, il est essentiel de comprendre les charges de travail et les cas d'utilisation spécifiques testés dans les benchmarks, car les performances d'un GPU peuvent varier considérablement en fonction du type de tâche d'apprentissage en profondeur. En analysant attentivement les résultats des benchmarks dans le contexte des exigences de votre propre projet, vous pourrez prendre une décision plus éclairée sur le meilleur GPU pour vos besoins.

Optimisation de l'utilisation du GPU pour l'apprentissage en profondeur

Pour obtenir

Réseaux de neurones convolutifs

Les réseaux de neurones convolutifs (CNN) sont un type spécialisé de réseau de neurones conçu pour le traitement de données avec une structure en grille, comme les images. Les CNN sont particulièrement efficaces pour des tâches comme la classification d'images, la détection d'objets et la segmentation d'images.

Les principaux composants d'une architecture CNN sont :

  1. Couches convolutives : Ces couches appliquent un ensemble de filtres apprenants à l'image d'entrée, extrayant des caractéristiques comme les bords, les formes et les textures.
  2. Couches de mise en commun : Ces couches réduisent la taille spatiale des cartes de caractéristiques, aidant à rendre le réseau plus robuste aux petites translations dans l'entrée.
  3. Couches entièrement connectées : Ces couches prennent la sortie des couches convolutives et de mise en commun et l'utilisent pour classifier l'image d'entrée.

Voici un exemple d'une architecture CNN simple en PyTorch :

import torch.nn as nn
 
class ConvNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(ConvNet, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=16, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.pool1 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
        self.conv2 = nn.Conv2d(in_channels=16, out_channels=32, kernel_size=3, stride=1, padding=1.
        self.pool2 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
        self.fc1 = nn.Linear(in_features=32 * 7 * 7, out_features=128)
        self.fc2 = nn.Linear(in_features=128, out_features=10)
 
    def forward(self, x):
        x = self.pool1(nn.functional.relu(self.conv1(x)))
        x = self.pool2(nn.functional.relu(self.conv2(x)))
        x = x.view(-1, 32 * 7 * 7)
        x = nn.functional.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x

Dans cet exemple, le réseau prend une image d'entrée à 3 canaux et applique deux couches de convolution, chacune suivie d'une couche de max-pooling. La sortie finale est passée à travers deux couches entièrement connectées pour produire le résultat de la classification.

Réseaux de neurones récurrents

Les réseaux de neurones récurrents (RNN) sont un type de réseau de neurones conçu pour traiter les données séquentielles, comme le texte, la parole ou les séries temporelles. Contrairement aux réseaux de neurones feedforward, qui traitent chaque entrée de manière indépendante, les RNN maintiennent un état caché qui leur permet d'incorporer des informations des entrées précédentes dans la sortie actuelle.

Les principaux composants d'une architecture RNN sont :

  1. Séquence d'entrée : La séquence d'entrées du RNN, comme une phrase ou une série temporelle.
  2. État caché : L'état interne du RNN, qui est mis à jour à chaque pas de temps en fonction de l'entrée actuelle et de l'état caché précédent.
  3. Séquence de sortie : La séquence de sorties produites par le RNN, comme le prochain mot prédit dans une phrase ou la prévision pour le pas de temps suivant.

Voici un exemple d'un RNN simple en PyTorch :

import torch.nn as nn
 
class RNN(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(RNN, self).__init__()
        self.hidden_size = hidden_size
        self.i2h = nn.Linear(input_size + hidden_size, hidden_size)
        self.i2o = nn.Linear(input_size + hidden_size, output_size)
        self.softmax = nn.LogSoftmax(dim=1)
 
    def forward(self, input_tensor, hidden_tensor):
        combiné.

ed = torch.cat((input_tensor, hidden_tensor), 1) hidden = self.i2h(combined) output = self.i2o(combined) output = self.softmax(output) return output, hidden

def initHidden(self): return torch.zeros(1, self.hidden_size)


Dans cet exemple, le RNN prend une seule entrée et l'état caché précédent, et produit une sortie et l'état caché mis à jour. L'état caché est initialisé à zéro au début de la séquence.

## Long Short-Term Memory (LSTM)

Long Short-Term Memory (LSTM) est un type spécifique de RNN conçu pour résoudre le problème du gradient qui peut se produire dans les RNN traditionnels. Les LSTM maintiennent un état de cellule, ce qui leur permet de se souvenir et d'oublier sélectivement les informations des étapes de temps précédentes.

Les composants clés d'une architecture LSTM sont :

1. **Porte d'oubli** : Décide quelles informations de l'état de cellule précédent doivent être oubliées.
2. **Porte d'entrée** : Décide quelles nouvelles informations de l'entrée actuelle et de l'état caché précédent doivent être ajoutées à l'état de cellule.
3. **État de cellule** : L'état interne de l'LSTM, qui est mis à jour à chaque pas de temps en fonction des portes d'oubli et d'entrée.
4. **Porte de sortie** : Décide quelles informations de l'entrée actuelle, de l'état caché précédent et de l'état de cellule doivent être utilisées pour produire la sortie.

Voici un exemple d'LSTM en PyTorch :

```python
import torch.nn as nn

class LSTM(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(LSTM, self).__init__()
        self.hidden_size = hidden_size
        self.i2h = nn.Linear(input_size + hidden_size, 4 * hidden_size)
        self.h2o = nn.Linear(hidden_size, output_size)

    def forward(self, input_tensor, state_tuple):
        hidden_state, cell_state = state_tuple
        combined = torch.cat((input_tensor, hidden_state), 1)
        gate_weights = self.i2h(combined)
        gate_weights = gate_weights.view(gate_weights.size(0), 4, self.hidden_size)
        forget_gate = .

torch.sigmoid(gate_weights[:, 0]) input_gate = torch.sigmoid(gate_weights[:, 1]) cell_gate = torch.tanh(gate_weights[:, 2]) output_gate = torch.sigmoid(gate_weights[:, 3]) cell_state = (forget_gate * cell_state) + (input_gate * cell_gate) hidden_state = output_gate * torch.tanh(cell_state) output = self.h2o(hidden_state) return output, (hidden_state, cell_state)


Dans cet exemple, le LSTM prend en entrée l'entrée actuelle et les états cachés et de cellule précédents, et produit la sortie actuelle ainsi que les états cachés et de cellule mis à jour. Les portes (oubli, entrée et sortie) sont utilisées pour mettre à jour sélectivement l'état de la cellule et produire la sortie.

## Réseaux antagonistes génératifs (GANs)

Les réseaux antagonistes génératifs (GANs) sont un type de modèle d'apprentissage profond qui se compose de deux réseaux de neurones : un générateur et un discriminateur. Le générateur est entraîné à produire des données réalistes (comme des images ou du texte), tandis que le discriminateur est entraîné à distinguer les données générées des données réelles.

Les composants clés d'une architecture GAN sont :

1. **Générateur** : Le réseau de neurones qui génère les données synthétiques.
2. **Discriminateur** : Le réseau de neurones qui tente de distinguer les données réelles des données générées.
3. **Entraînement antagoniste** : Le processus d'entraînement simultané du générateur et du discriminateur, le générateur essayant de tromper le discriminateur et le discriminateur essayant de classer correctement les données.

Voici un exemple simple de GAN en PyTorch :

```python
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torch.utils.data

class Générateur(nn.Module):
    def __init__(self, taille_entrée, taille_sortie):
        super(Générateur, self).__init__()
        self.linear1 = nn.Linear(taille_entrée, 256)
        self.linear2 = nn.Linear(256, taille_sortie)
        self.activation = nn.ReLU()

    def forward(self, z):
        x = self.activation(self.linear1(z))
        x = self.linear2(x)
        .

return x

class Discriminateur(nn.Module): def init(self, taille_entree): super(Discriminateur, self).init() self.lineaire1 = nn.Linear(taille_entree, 256) self.lineaire2 = nn.Linear(256, 1) self.activation = nn.ReLU() self.sigmoïde = nn.Sigmoid()

def forward(self, x): x = self.activation(self.lineaire1(x)) x = self.sigmoïde(self.lineaire2(x)) return x

Entraînement du GAN

générateur = Générateur(taille_entree=100, taille_sortie=784) discriminateur = Discriminateur(taille_entree=784) optimiseur_G = optim.Adam(générateur.parameters(), lr=0.001) optimiseur_D = optim.Adam(discriminateur.parameters(), lr=0.001)

for epoch in range(num_epochs):

Entraîner le discriminateur

discriminateur.zero_grad() données_réelles = next(iter(chargeur_données)) sortie_réelle = discriminateur(données_réelles) perte_réelle = -torch.mean(torch.log(sortie_réelle))

bruit = torch.randn(taille_lot, 100) données_fausses = générateur(bruit) sortie_fausse = discriminateur(données_fausses.detach()) perte_fausse = -torch.mean(torch.log(1 - sortie_fausse))

perte_D = perte_réelle + perte_fausse perte_D.backward() optimiseur_D.step()

Entraîner le générateur

générateur.zero_grad() bruit = torch.randn(taille_lot, 100) données_fausses = générateur(bruit) sortie_fausse = discriminateur(données_fausses) perte_G = -torch.mean(torch.log(sortie_fausse)) perte_G.backward() optimiseur_G.step()

Dans cet exemple, le générateur et le discriminateur sont entraînés de manière adversariale, le générateur essayant de produire des données réalistes et le discriminateur essayant de distinguer les données réelles des données générées.

Conclusion

L'apprentissage profond est un ensemble de techniques puissantes qui ont révolutionné de nombreux domaines de l'intelligence artificielle, de la vision par ordinateur au traitement du langage naturel. En tirant parti de la puissance des réseaux de neurones, les modèles d'apprentissage profond peuvent apprendre des motifs complexes dans les données et atteindre des performances de pointe sur une large gamme de tâches.

Dans cet exemple, . Dans cet article, nous avons exploré plusieurs architectures clés de l'apprentissage profond, notamment les réseaux de neurones convolutifs, les réseaux de neurones récurrents, la mémoire à long et à court terme, et les réseaux antagonistes génératifs. Chacune de ces architectures a ses propres forces et applications uniques, et elles peuvent être combinées et modifiées de diverses manières pour relever des problèmes encore plus complexes.

À mesure que l'apprentissage profond continue d'évoluer, nous pouvons nous attendre à voir émerger des modèles encore plus puissants et polyvalents, avec le potentiel de transformer les industries, de stimuler les découvertes scientifiques et de repousser les limites de ce qui est possible dans l'intelligence artificielle. En comprenant les principes et les techniques de base de l'apprentissage profond, vous pouvez faire partie de ce passionnant voyage et contribuer au développement des technologies de pointe en IA.