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PyTorch for Beginners | Introduction to PyTorch | Video 1 | CampusX — Transcript

by CampusX · 8,582 words · 1,099 segments · language en · Watch on YouTube

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Full transcript

0:00हाय गाइस माय नेम इज नितीश एंड यू वेलकम
0:02टू माय
0:05[संगीत]
0:12youtube2 एंड जेनरेटिव एआई एंड एलएल एम्स
0:15को कवर करूं और ऐसा मैंने इसलिए डिसाइड
0:18किया है बिकॉज अ आपको भी पता है कि अभी
0:21हमारे चारों तरफ एआई का एक बूम आया हुआ है
0:24और उस बूम को ड्राइव करने में जो सबसे
0:25इंपॉर्टेंट टेक्नोलॉजी है वो जन एआई है सो
0:29इस पॉइंट पे बहुत सारे स्टार्टअप्स में
0:31फंडिंग हो रही है जो जेन आई रिलेटेड है
0:33बहुत सारी नई जॉब ओपनिंग आ रही है फॉर जेन
0:36आई इंजीनियर्स एंड आई वांट कि अगर आप जेन
0:39आई रोल्स को टारगेट कर रहे हो तो आपको
0:42मेरा कंटेंट हेल्प कर पाए सो दैट इज व्हाई
0:45आई एम प्लानिंग टू डू अ लॉट ऑफ जेन एआई
0:47रिलेटेड कंटेंट इन द नेक्स्ट सिक्स टू एट
0:49मंथ्स अब मैंने लास्ट वीडियो में यह भी
0:51बताया था कि जेन एआई पे डायरेक्टली कूद
0:53पड़ना थोड़ा इलॉजिकल होगा अ जेन एआई पढ़ने
0:56के पहले आपको थोड़ा सा प्रिपरेशन से
0:59गुजरना चाहिए और उसी में एक बहुत
1:02इंपॉर्टेंट स्टेप आता है टू लर्न पाई टर्च
1:05सो अगर आपको पाई टर्च के बारे में नहीं
1:06पता है तो आई विल क्विकली इंट्रोड्यूस पाई
1:08टर्च इज अ डीप लर्निंग लाइब्रेरी जिसकी
1:10हेल्प से आप न्यूरल नेटवर्क एप्लीकेशंस
1:12बना सकते हो और जब से यह जेनरेटिव एआई
1:16एलएलएम का बूम आया है पाई टच भी बहुत
1:19पॉपुलर हो गया है मार्केट में बिकॉज़ पाई
1:21टच हैज बिकम द डी फैक्टो डीप लर्निंग
1:23लाइब्रेरी टू बिल्ड एलएलएम एप्लीकेशंस सो
1:26उस सेंस में पाई टॉर्च इज वेरी वेरी
1:27इंपोर्टेंट सो आई हैव डि आई हैव डिसाइड
1:29डिसाइडेड कि मैं अपने चैनल पे पाई टच का
1:32एक डेडिकेटेड प्लेलिस्ट बनाऊंगा जो अभी तक
1:34इस चैनल पे मौजूद नहीं थी और इस पूरे
1:37प्लेलिस्ट में मेरा गोल बहुत सिंपल है कि
1:40मुझे आपको पाई टॉर्च इस तरीके से सिखा
1:42देना है कि गोइंग फॉरवर्ड जब आप जेन एआई
1:44एप्लीकेशंस बनाओ या एलएलएम बेस्ड
1:46एप्लीकेशंस बनाओ तो फिर आपको पाइ टच को
1:49यूज करने में कोई भी लेवल पे प्रॉब्लम
1:51नहीं होनी चाहिए इनफैक्ट आप बहुत
1:52कॉन्फिडेंट फील करो सो इस पूरे प्लेलिस्ट
1:55में अ हम लोग कई चीजें कवर करेंगे वीी विल
1:57स्टार्ट विद द फंडामेंटल्स उसके बाद हम
1:59लोग अलग-अलग टाइप के जो न्यूरल नेटवर्क
2:01आर्किटेक्चर्स होते हैं आर्टिफिशियल
2:02न्यूरल नेटवर्क कन्वो शल न्यूरल नेटवर्क
2:05आरएनएन ये सब हम बनाना सीखेंगे और फिर एंड
2:08में हम कुछ एडवांस टॉपिक्स भी कवर करेंगे
2:10आज का जो वीडियो है यह इस प्लेलिस्ट का
2:12फर्स्ट वीडियो है और इस वीडियो को मैं
2:14यूज़ करना चाहता हूं टू गिव यू एन
2:17इंट्रोडक्शन अबाउट पाई टॉर्च अ जस्ट फॉर
2:19रेफरेंस मैं आपको पहले से बता दूं कि इस
2:21पूरे के पूरे वीडियो में मैं एक सिंगल
2:23लाइन ऑफ कोड भी नहीं करूंगा बस मैं आपको
2:25एक थ्योर बेस अ बना के दूंगा पाई टॉर्च के
2:28बारे में अगर आप यह वीडियो पूरा एंड टू
2:30एंड देखते हो ट्रस्ट मी आपको पाई टच का एक
2:33बहुत बढ़िया हाई लेवल ओवरव्यू मिल जाएगा
2:36जो आपको आगे के वीडियोस में बहुत हेल्प
2:38करेगा सो आई रियली होप ये पूरा का पूरा
2:40प्लान जो मैंने आपके साथ शेयर किया है
2:42अराउंड जेनरेटिव एआई इट इज मेकिंग सेंस टू
2:45यू एंड यू आर इक्वली एक्साइटेड सो नाउ
2:48लेट्स स्टार्ट द वीडियो सो गाइ लेट्स
2:50फर्स्ट डिस्कस कि पाई टॉर्च है क्या सो
2:54एकदम सिंपल शब्दों में पाई टर्च इज एन ओपन
2:56सोर्स पाइथन बेस्ड डीप लर्निंग लाइब्रेरी
3:00जिसको यूज करके आप बहुत पावरफुल न्यूरल
3:02नेटवर्क एप्लीकेशंस बना सकते हो बट यह तो
3:05हो गया कि पाई टॉर्च है क्या बट सिंस हम
3:08बहुत डेप्थ में पाई टॉर्च सीखना चाहते हैं
3:11तो आई वुड लाइक कि आपको यह भी पता हो कि
3:14पाई टॉर्च पिक्चर में आया कैसे ठीक है सो
3:17इसका जो ओरिजिन स्टोरी है वह बहुत
3:19इंटरेस्टिंग है सो 2002 में एक बहुत
3:25पावरफुल साइंटिफिक कंप्यूटिंग फ्रेमवर्क
3:27पिक्चर में आया जिस का नाम था
3:30टॉर्च अब टॉर्च की जो सबसे बड़ी खासियत थी
3:34वो यह थी कि आप टॉर्च को यूज करके टेंसर
3:38बेस्ड ऑपरेशंस परफॉर्म कर सकते थे ठीक है
3:42और टेंसर बेस्ड ऑपरेशंस आप जीपीयू के ऊपर
3:45भी परफॉर्म कर सकते थे राइट तो हालांकि ये
3:49शुरू हुआ एज अ साइंटिफिक कंप्यूटिंग
3:51फ्रेमवर्क बट डीप लर्निंग रिसर्चस को लगा
3:55कि अगर हम जीपीयू पे टेंसर बेस्ड ऑपरेशंस
3:57चला सकते हैं इट मींस वी कैन यूज दिस
4:01फ्रेमवर्क टॉर्च टू बिल्ड डीप लर्निंग
4:04एप्लीकेशंस एज वेल एंड देन व्हाट दे डिड
4:07कि उन्होंने बहुत सारे न्यूरल नेटवर्क्स
4:09का इंप्लीमेंटेशन टॉर्च में लिखा जैसे कि
4:13यह जो कन्वो शल न्यूरल नेटवर्क्स होते हैं
4:15बहुत बड़े-बड़े एल एकस नेट हुआ वीजीजीनेट
4:17हुआ इन सबके इंप्लीमेंटेशंस आपको मिल
4:20जाएंगे टॉर्च में तो टॉर्च अच्छा था बस
4:24टॉर्च में दो बहुत बड़ी प्रॉब्लम्स थी ठीक
4:27है मैं आपको दोनों प्रॉब्लम बताता हूं पह
4:29पहले मैं फर्स्ट प्रॉब्लम आपको बताता हूं
4:31सो जो सबसे पहली और सबसे बड़ी प्रॉब्लम थी
4:34टॉर्च में वो यह थी कि टॉर्च लुआ बेस्ड
4:39फ्रेमवर्क था लुआ बेस्ड फ्रेमवर्क होने का
4:41मतलब कि पूरा का पूरा टॉर्च का ये जो
4:43फ्रेमवर्क था ये लुआ प्रोग्रामिंग
4:45लैंग्वेज में लिखा हुआ था और अगर आप कोई
4:47भी एप्लीकेशन बिल्ड करना चाहते हो टॉर्च
4:50यूज करके तो आपको लुआ में कोड करना पड़ेगा
4:53अब आपको भी यह बात पता है कि लुआ बहुत
4:56फेमस प्रोग्रामिंग लैंग्वेज नहीं है व्हिच
4:58मींस लाइक इफ यू आर अ बिगनर और आपको टॉर्च
5:01इस्तेमाल करना है तो आपको पहले लुआ सीखना
5:03पड़ेगा फिर टॉर्च सीखना पड़ेगा और फिर आप
5:06एप्लीकेशंस बना पाओगे तो यू कैन सी थोड़ा
5:08सा फ्रिक्शन
5:10था तो यह फ्रिक्शन मेटा एआई के रिसर्चस ने
5:15आइडेंटिफिकेशन
5:30कम्युनिटी पाइथन सीख के बैठा है तो उनको
5:33लगा कि व्हाट इफ हम इन दोनों आइडियाज को
5:36मर्ज कर दें मतलब हम एक कंपलीटली नई
5:39लाइब्रेरी बनाए जहां पर टॉर्च की सारी की
5:43सारी पावरफुल कैपेबिलिटीज हो टेंसर
5:45कैलकुलेशन करने वाली
5:49और हम उस लाइब्रेरी को पाइथन में कोड कर
5:52ले यानी कि कभी भी हमें कोई भी नया
5:55एप्लीकेशन बनाना है तो हमें नया
5:57प्रोग्रामिंग लैंग्वेज सीखने की जरूरत
5:58नहीं है आप पाइथन का का इस्तेमाल कर सकते
6:00हो तो इस आईडिया से जो लाइब्रेरी निकल के
6:05आई वही है पाई
6:08टॉर्च पाई टॉर्च इज द प्रोडक्ट ऑफ द मैरिज
6:12बिटवीन टॉर्च एंड पाइथन टॉर्च की सारी
6:16पावरफुल कैपेबिलिटीज पाइथन की सिंपलीसिटी
6:19एंड इकोसिस्टम का जो मर्जर है वही पाई
6:22टॉर्च है तो आई होप सबसे पहले आपको यह
6:25इंटरेस्टिंग ओरिजिन स्टोरी समझ में आ गई
6:28अब मैं काम करता हूं अब मैं आपको एक
6:31टाइमलाइन बताता हूं पाई टॉर्च का कि जब से
6:33वह पिक्चर में आया तब से लेकर अभी तक किस
6:37तरीके से चीजें आगे बढ़ी है सो अगर आप पाई
6:40टर्च की रिलीज टाइमलाइन को देखो तो आपको
6:43दिखाई देगा कि जो पाई टच का सबसे पहला
6:46वर्जन था 0.1 वह 2017 में आया और इस पहले
6:52वर्जन में दो बहुत पावरफुल चीजें आई
6:54फर्स्ट जैसा हमने डिस्कस
6:57किया पाइथन
7:00की कंपैटिबिलिटी
7:01पाइथन की कंपैटिबिलिटी का मतलब नॉट ओनली
7:04आप पाई टर्च में एप्लीकेशंस बना सकते थे
7:07बाय राइटिंग कोड इन पाइथन बट साथ ही साथ
7:10पाई टर्च बाकी के जो लाइब्रेरीज है पाइथन
7:14के उनके साथ भी कंपैटिबल था नपाई उठा लो
7:17साइ पाई उठा लो इन लाइब्रेरीज के साथ पाई
7:19टॉर्च कंपैटिबल था तो इसका मतलब क्या हुआ
7:22कि अगर आप ऑलरेडी अपने मशीन लर्निंग या
7:25डीप लर्निंग वर्कफ्लो में दूसरी
7:26लाइब्रेरीज यूज कर रहे हो तो आप उस
7:28एजिस्टिफाई पाई टॉर्च को घुसा सकते हो तो
7:31ये एक बहुत बड़ा बेनिफिट था सेकंड जो
7:33बेनिफिट था वो एक बहुत अलग और इंटरेस्टिंग
7:37चीज थी और उसको एक्चुअली हम यह बोलेंगे कि
7:41पाई टॉर्च केम विथ अ थिंग
7:45कॉल्ड
7:47डायनेमिक कंप्यूटेशन ग्राफ अब आई डोंट नो
7:51आपने ये टर्म पहले सुना है कि नहीं बट आई
7:53विल ट्राई टू एक्सप्लेन सो कंप्यूटेशन
7:56ग्राफ क्या होता है वो समझते हैं पहले सो
7:58कंप्यूटेशन ग्राफ
7:59इज बेसिकली अ विजुअल वे ऑफ रिप्रेजेंटिंग
8:03मैथमेटिकल ऑपरेशंस ठीक है जैसे एक सिंपल
8:06एग्जांपल लेते हैं मान लो आपको a प् बी
8:09मल्टीप्ला बाय सी इसको विजुअली रिप्रेजेंट
8:13करना है यह एक मैथमेटिकल ऑपरेशन है इसको
8:15अगर आप विजुअली रिप्रेजेंट करना चाहो तो
8:17आप कैसे रिप्रेजेंट करोगे आप इसको ऐसे
8:19रिप्रेजेंट करोगे
8:32राइट यू कैन सी यहां पर हमने एक ग्राफ की
8:35हेल्प से इस पूरे के पूरे मैथमेटिकल
8:37एक्सप्रेशन को रिप्रेजेंट कर रखा है ठीक
8:40है a और बी मिलके a प् बी हुआ और फिर a प्
8:44बी और c का जो मल्टीप्लिकेशन है वह हो गया
8:46यह वाला टर्म तो होता क्या है कि आपके जो
8:51न्यूरल नेटवर्क्स होते हैं वह भी आफ्टर ऑल
8:54मैथमेटिकल ऑपरेशंस ही होते हैं राइट
8:56क्योंकि न्यूरल नेटवर्क में क्या चल रहा
8:58होता है डब्लू ट्रांस्पोज
9:00x प् बी और उसके ऊपर आप कोई एक्टिवेशन
9:04फंक्शन लगाते हो तो यह भी एक मैथमेटिकल
9:06एक्सप्रेशन ही है तो होता क्या है कि कोई
9:09भी डीप लर्निंग लाइब्रेरी आप उठा लो पाई
9:11टॉर्च उठा लो टेंसर फ्लो उठा लो या कोई भी
9:13और लाइब्रेरी उठा लो वो सारी की सारी
9:15लाइब्रेरीज क्या करती है कि इंटरनली इन
9:18ऑपरेशंस को ग्राफ्स के
9:20थ्रू स्टोर करती है और इन ग्राफ्स को ही
9:24हम क्या बुलाते हैं कंप्यूटेशन
9:26ग्राफ्स ठीक है अब पाई टॉर्च के आने के
9:30पहले तक जितनी भी लाइब्रेरीज थी आप टेंसर
9:34फ्लो उठा लो या फिर आप टॉर्च उठा लो मैंने
9:36इनफैक्ट थोड़ी देर पहले आपको बोला भी था
9:38कि टॉर्च में दो प्रॉब्लम्स थी पहली
9:40प्रॉब्लम क्या थी कि लुआ बेस्ड था दूसरी
9:42प्रॉब्लम मैंने आपको नहीं बताई दूसरी
9:44प्रॉब्लम यह थी टॉर्च की कि टॉर्च में जो
9:47कंप्यूटेशन ग्राफ्स यूज हुए थे वह स्टैटिक
9:51थे अब स्टैटिक कंप्यूटेशन ग्राफ का यह
9:54मतलब होता है कि आप एक बार जब अपना मॉडल
9:56बिल्ड कर लेते हो तो उससे एक कंप्यूटेशन
9:59ग्राफ बनता है और वह जो कंप्यूटेशन ग्राफ
10:02है वह फिक्स्ड है उसमें आप चेंजेज नहीं कर
10:05सकते अब उसी के ऊपर ट्रेनिंग होगी तो
10:08स्टैटिक कंप्यूटेशन ग्राफ एक बार बन जाने
10:10के बाद बदले नहीं जा सकते इसकी वजह से
10:12फ्लेक्सिबल कम हो जाता है डीबगिंग वगैरह
10:14डिफिकल्ट हो जाता है और एक्सपेरिमेंट करना
10:16थोड़ा सा मुश्किल होता है आपको फिर से
10:18दोबारा से नया नेटवर्क बनाना पड़ेगा नया
10:22कंप्यूटेशन ग्राफ बनाना पड़ेगा उसके ऊपर
10:23एक्सपेरिमेंट रन करना पड़ेगा पाइटोर्च ने
10:26क्या किया इस प्रॉब्लम को आइडेंटिफिकेशन
10:29देन गोइंग विद स्टैटिक कंप्यूटेशन ग्राफ
10:31हम लोग डायनेमिक कंप्यूटेशन ग्राफ बनाएंगे
10:34अब डायनेमिक कंप्यूटेशन ग्राफ में क्या
10:35होता है कि जो आपका ग्राफ होता है
10:38कंप्यूटेशन ग्राफ वह रन टाइम पे बदल सकता
10:40है मतलब वह फिक्सेटेड नहीं है तो इससे
10:43क्या हुआ कि काफी फ्लेक्सिबल आ गई सिस्टम
10:45में डीबगिंग आसान हो गया एक्सपेरिमेंटेशन
10:47आसान हो गया मतलब आपके पास कोई भी नया
10:49टाइप का मॉडल आप एक्सपेरिमेंट करना चाहते
10:51हो झट से आप कर सकते हो राइट तो यह एक
10:56बहुत बड़ा फीचर निकल के आया आपका टॉर्च के
10:59अंदर डायनामिक कंप्यूटेशन ग्राफ अब आई नो
11:03इस पॉइंट पर आपको कंप्यूटेशन ग्राफ शायद
11:05उतने अच्छे से समझ में नहीं आया होगा बट
11:07डोंट वरी इस प्लेलिस्ट में आगे चलके मैं
11:08एक डेडिकेटेड वीडियो करूंगा डायनेमिक
11:10कंप्यूटेशन ग्राफ्स के ऊपर और वहां पर
11:13आपको बहुत अच्छे से समझ में आ जाएगा इस
11:14पॉइंट पर अगर आपको फायदा नुकसान थोड़ा और
11:17अच्छे से समझना है तो ऐसे समझो कि अ मान
11:20लो हम एक गवर्नमेंट एजेंसी है जिनका काम
11:24है रोड्स
11:26बनाना तो हम रोड्स बनाने के पहले क्या
11:28करते हम नक्शा बनाते हैं एक मैप बनाते हैं
11:31कि रोड कैसा कैसा होगा राइट तो मान लो
11:35मुझे पॉइंट ए से लेकर पॉइंट बी के बीच में
11:38रोड बनाना है तो यह मैंने एक नक्शा बनाया
11:42कि रोड ऐसा दिखाई देगा ठीक है रोड ऐसा
11:44दिखाई देगा तो अब यह नक्शा फाइनल हो गया
11:48यह मैप फाइनल हो गया अब रोड फ्यूचर में जब
11:51बनेगा तो वह इसी नक्शे के हिसाब से बनेगा
11:54तो ये एग्जांपल है
11:56स्टैटिक कंप्यूटेशन ग्राफ का
11:59अब सेकंड सिनेरियो लेते हैं मान
12:02लो जब यह नक्शा पास हुआ उसके बाद जब लोग
12:06रोड बनाने गए तो दे
12:09रियलाइफ एक मंदिर
12:11है बट नक्शे में दिखा रहा है कि रोड मंदिर
12:15से होकर गुजरेगा तो ओबवियसली आप मंदिर
12:17तोड़ के रोड नहीं बना सकते इंडिया में दिल
12:20पर ले लेंगे लोग तो आपको क्या करना पड़ेगा
12:23ओबवियसली रोड को थोड़ा सा रास्ता बदल करके
12:26जाना पड़ेगा राइट तो स्टैटिक वाले में य
12:29पॉसिबल नहीं है डायनेमिक वाले में यह
12:31पॉसिबल है तो डायनेमिक कंप्यूटेशन ग्राफ
12:35आपको यही बेनिफिट देते हैं कि ऑन द गो
12:37आपको यह फ्लेक्सिबल रहती है कि आप रन टाइम
12:39प ग्राफ को बदल सकते हो तो बहुत तरह के
12:41सिनेरियो में यह फीचर आपको हेल्प करता है
12:44एक्सपेरिमेंटेशन में आपको हेल्प करता है
12:45डीबगिंग में आपको हेल्प करता है बाकी डोंट
12:47वरी अगर आपको समझ नहीं आ रहा आगे चलके मैं
12:49एक वीडियो में आपको डिटेल में समझाऊ बट इस
12:52पॉइंट पे अगर मैं समरा इज करूं तो जो
12:55फर्स्ट रिलीज आया पाई टॉर्च का उसमें दो
12:58कोर फीचर्स निकल के आए फर्स्ट पाइथन बेस
13:00था तो पाइथन की बाकी लाइब्रेरीज के साथ
13:03कंपैटिबल था एंड सेकंड इंस्टेड ऑफ यूजिंग
13:05स्टैटिक कंप्यूटेशन ग्राफ अनलाइक अदर डीप
13:08लर्निंग लाइब्रेरीज पाई टॉर्च वाज यूजिंग
13:10डायनेमिक कंप्यूटेशन लाइब्रेरीज जिसकी वजह
13:12से एक्सपेरिमेंटेशन एंड डीबगिंग वाज वेरी
13:15वेरी इजी अब पाइटोर्च के आते ही इंपैक्ट
13:18क्या रहा कि जो रिसर्चस थे अलग-अलग
13:21यूनिवर्सिटीज में जो पीएचडी कर रहे थे उन
13:24लोगों को यह लाइब्रेरी बहुत पसंद आई बिकॉज
13:26उनका काम मोस्टली अराउंड एक्सपेरिमेंटेशन
13:28एंड बगिंग था तो उनको लगा कि यह लाइब्रेरी
13:31तो बहुत सूटेबल है हमारे काम के लिए तो एक
13:33बहुत वाइड स्प्रेड एडॉप्शन हुआ अमंग
13:36रिसर्चस पाइ टॉर्च का इसीलिए आपने सुना भी
13:39होगा कि अर्ली ऑन पाइटोर्च के जो सबसे
13:41पहले यूजर्स थे वो मोस्टली रिसर्चस थे तो
13:46रिसर्चस जब ऑन बोर्ड आ गए तो इससे क्या
13:48फायदा हुआ कि अगले एक दो साल में बहुत
13:50सारे जो रिसर्च पेपर्स निकल के आए उसमें
13:53पाइटोर्च बहुत मेंशन हुआ मतलब कोई भी फेमस
13:57आप पेपर उठा लो उस टाइम का आप नोटिस करोगे
14:00कि वहां पर जो भी कोड लिखा हुआ आपको
14:01मिलेगा वह पाई टॉर्च का होगा ठीक है तो
14:05दिस वाज द फर्स्ट साइकिल फर्स्ट रिलीज
14:08साइकल ऑफ पाई टॉर्च जहां पर पाई टॉर्च आया
14:11और उसने रिसर्च कम्युनिटी को एकदम अ खुश
14:14कर दिया ठीक है नाउ लेट्स मूव ऑन टू द
14:17नेक्स्ट रिलीज साइकिल सो पाइ टच का जो
14:20इनिशियल रिलीज था वह तो काफी सक्सेसफुल
14:22रहा स्पेशली रिसर्च कम्युनिटी में बट अभी
14:25भी इंडस्ट्री में पाई टॉर्च का एडॉप्शन
14:27उतना ज्यादा नहीं था इंडस्ट्री में अभी भी
14:29अ प्रोडक्शन में और डिप्लॉयड में टेंसर
14:33फ्लो ज्यादा यूज होता था सो इस चीज को
14:35पाइट की टीम ने नोटिस किया और अपने अगले
14:39रिलीज जो कि 1.0 था जो 2018 में आया उसमें
14:44पाई टॉर्च की टीम ने इस चीज पर काफी फोकस
14:46किया ठीक है सो इस पूरे रिलीज में दे
14:49ट्राइड टू ब्रिज द गैप बिटवीन रिसर्च एंड
14:52प्रोडक्शन एनवायरमेंट्स ठीक है उनको पता
14:54था रिसर्च वाले में ऑलरेडी पाइ टॉर्च
14:57अच्छा है उनको प्रोडक्शन में थोड़ा सा और
14:59मेहनत करने की जरूरत है सो यहां पर
15:02उन्होंने दो मेजर चेंजेज किए सो पहला चेंज
15:05क्या किया उन्होंने टॉर्च स्क्रिप्ट बोल
15:07के एक चीज को इंट्रोड्यूस किया सो टॉर्च
15:10टॉर्च स्क्रिप्ट क्या करता है टॉर्च
15:11स्क्रिप्ट इज बेसिकली फॉर मॉडल सीरियल
15:13इजेशन एंड ऑप्टिमाइजेशन ठीक है सिंपल
15:16शब्दों में अगर आप पाई टच को यूज करके एक
15:18मॉडल बना रहे हो तो फिर उसको चलाने के लिए
15:20भी आपको पाइटोर्च की जरूरत पड़ती है बट
15:22अगर आप अपने मॉडल को सीरियल इज कर दो तो
15:25आप उस सीरियल इज मॉडल को कहीं और भेज सकते
15:28हो जहां पे पाइ ना भी हो इनफैक्ट
15:35python's वेयर यू डोंट हैव
15:53python-pip मिलेगा ना आपको पाई टच मिलेगा
15:57तो अगर आप ट्रेनिंग के टाइम पे पाई टॉर्च
15:59यूज करो और फिर टॉर्च स्क्रिप्ट को यूज
16:01करके उसको सीरियली इज कर दो तो वो जो
16:03सीरियलिज्ड मॉडल है उसको आप एड प में जाकर
16:06के चला सकते हो तो ये एक बहुत बड़ा अ फीचर
16:09आया पाई टर्च 1.0 में उसके बाद एक और बहुत
16:13इंपॉर्टेंट चीज हुई सो इसी टाइम के अराउंड
16:28और उसको बनाया इस तरीके से गया था कि वह
16:31स्पेशली यूज होती थी बड़े मॉडल्स और बड़े
16:34डेटा सेट्स के साथ बेसिकली इट वाज अ हाई
16:37परफॉर्मेंस स्केलेबल डीप लर्निंग
16:38लाइब्रेरी जो प्रोडक्शन में ज्यादा यूज
16:41होता था ठीक है मतलब इट हैड गॉट प्रोडक्शन
16:44ग्रेड डिप्लॉयड कैपेबिलिटीज आप ऐसा बोल
16:47सकते हो और
16:59स्ट्रंग है पाई टॉर्च रिसर्च के लिए बहुत
17:00स्ट्रांग है और कैफे टू प्रोडक्शन ग्रेड
17:03डिप्लॉयड के लिए बहुत स्ट्रांग है तो
17:05व्हाट इफ इन दोनों लाइब्रेरीज को मर्ज कर
17:08दिया जाए तो फिर उससे जो रिजल्ट आएगा वो
17:12लाइब्रेरी प्रोडक्शन में भी अच्छी होगी
17:13रिसर्च में भी अच्छी होगी तो उन्होंने
17:15क्या किया 2018 में पाई टॉर्च में कैफे टू
17:19को मर्ज कर दिया ठीक है और इस मर्जर के
17:22बाद क्या हुआ कि पाई टॉर्च पहले से तो
17:24अच्छा था ही रिसर्च वाली चीजों में वो
17:27प्रोडक्शन में भी इंप्रूव कर
17:29ठीक है तो यह बहुत बड़ा एक बदलाव आया 2018
17:34में सो पाइटोर्च वन के जो आगे के
17:36सबसीक्वेंट वर्जंस आए उसमें भी काफी
17:38प्रोग्रेस हुआ मैं आपको एक समरी देता हूं
17:41सो आगे के वर्जंस में सबसे पहले तो
17:45डिस्ट्रीब्यूटर ट्रेनिंग का सपोर्ट आया
17:46जैसे-जैसे डीप लर्निंग और पॉपुलर हुआ और
17:49बड़े डेटा सेट्स के ऊपर काम करना स्टार्ट
17:51करने लगे लोग तो पीपल
17:54रियलाइफ डिस्ट्रीब्यूटर ट्रेनिंग आप सिर्फ
17:56एक मशीन पर पूरा डाटा रख करके ट्रेन नहीं
17:58कर सकते अपने मॉडल को आपको मल्टीपल मशीनस
18:01मल्टीपल जीपीयू के ऊपर ट्रेनिंग करनी
18:03पड़ेगी तो पाई टच इसका सपोर्ट लेकर आया सो
18:05दिस वास अ वेरी गुड फीचर उसके बाद ऑक्स का
18:10सपोर्ट
18:11आया पाई टर्च में ऑनेक्स क्या होता है इट
18:13स्टैंड्स फॉर ओपन न्यूरल नेटवर्क एक्सचेंज
18:16सो यह बेसिकली एक ओपन सोर्स फॉर्मेट
18:21है ओपन सोर्स फॉर्मेट
18:24है जिसको कोई
18:26भी यूज कर सकता है सो बेसिकली द आइडिया इज
18:30कि अभी तक क्या होता था कि पाई टॉर्च में
18:33बना हुआ मॉडल सिर्फ पाई टॉर्च में
18:34इस्तेमाल हो सकता है टेंसर फ्लो में बना
18:36हुआ मॉडल सिर्फ टेंसर फ्लो में इस्तेमाल
18:38हो सकता है तो बेसिकली लाइब्रेरीज के बीच
18:41में इंटर ऑपरेट बिलिटी नहीं थी ठीक है तो
18:43फिर ओनिक्स आया और उसने एक स्टैंडर्ड
18:46स्टैब्स बोला कि अगर आप ऑनेक्स फॉर्मेट
18:50में मॉडल को सेव करते हो तो आपका बनाया
18:53हुआ मॉडल या आपका ट्रेन किया हुआ मॉडल
18:55दूसरी लाइब्रेरीज भी यूज कर सकती हैं सो
18:57बेसिकली पाई टॉर्च में जसे ऑनेक्स का
18:59सपोर्ट आया उसके बाद जैसे ही आप ऑनेक्स
19:01फॉर्मेट में मॉडल को सेव करते हो उस मॉडल
19:03को आप किसी और लाइब्रेरी में जाकर के यूज
19:06कर सकते हो फॉर प्रेडिक्शन इनरेंट
19:07एक्सेट्रा ठीक है तो यह एक बहुत अच्छी चीज
19:10हुई उसके बाद क्वानटाइजेशन के ऊपर भी काफी
19:14काम हुआ सो क्वानटाइजेशन क्या होता है मैं
19:15आपको जल्दी से समझाता हूं सो क्वानटाइजेशन
19:18इ बेसिकली कि आपका जो मॉडल होता है डीप
19:20लर्निंग मॉडल व होता क्या है वो बेसिकली
19:24वेट्स होते हैं राइट आपके मॉडल के वेट्स
19:27होते हैं और और मॉडल के जो वेट्स होते हैं
19:30दे आर बेसिकली
19:32नंबर्स और नंबर्स को आप किसी ना किसी डेटा
19:36टाइप में स्टोर करते हो सो मान लो आपने
19:37फ्लोट में स्टोर कर रखा है ठीक है और
19:40फ्लोट मान लो 32 बिट मेमोरी लेता है तो
19:44मान लो अगर आपके पास बहुत
19:47सारे वेट्स है आपके मॉडल में मान लो न
19:50मिलियन वेट्स
19:51है तो आपका मॉडल टोटल कितना स्पेस ूपा
19:54करेगा डिस्क के ऊपर 32 बिट सो बेसिकली
19:592 मिलियन बिट ठीक है अब मुझे एग्जैक्ट
20:03कैलकुलेशन नहीं पता दिस वुड बी सम वेयर
20:05अराउंड 400 मेगाबाइट आई डोंट नो एक बार
20:07करके देख लेंगे तो इतना आपके मॉडल का साइज
20:11हो जाएगा अब मान लो आप इसको
20:14डिप्लॉयड डिवाइस के ऊपर तो एंड्र डिवाइस
20:17पे अननेसेसरी आप 400mb का मॉडल नहीं भेजना
20:19चाहते तो आपको कुछ टेक्नीक लगाना पड़ेगा
20:23मॉडल के साइज को रिड्यूस करने के लिए और
20:25उनमें से एक टेक्निक होता है क्वांटा
20:26इजेशन तो क्वांटा इजेशन में आप क्या करते
20:28हो कि आप राद देन स्टोरिंग योर वेट्स इन
20:33लेट्स से फ्लोट आप उससे नीचे प्रेसीजन
20:36वाला कोई डेटा टाइप यूज करते हो लेट्स से
20:38आपने इंटी जर यूज किया अब इंटी जर क्या कर
20:40रहा है 8 बिट यूज कर रहा है ठीक है तो 8
20:43बिट * 1 मिलियन हो जाएगा आपका 8 मिलियन और
20:47यह शायद रफले अराउंड 100 एबी हो गया तो
20:50बेसिकली आपने क्या किया आपने जो नंबर्स
20:53हैं वो किस डेटा टाइप में स्टोर हो रहे
20:54हैं उसको बदल के अ जो आपके मॉडल का साइज
20:57है उसको रिड्यूस कर लिया तो इसको मॉडल
20:59क्वानटाइजेशन बोला जाता है बहुत पॉपुलर है
21:01ये डीप लर्निंग कम्युनिटी में तो
21:04क्वानटाइजेशन का सपोर्ट आपको पाई टॉर्च
21:06में मिल गया अगर आप चाहो तो क्वानटाइजेशन
21:08की हेल्प से आप अपने मॉडल को कंप्रेस कर
21:10सकते हो ठीक है सो दैट आप उसको कहीं भी
21:14डिप्लॉयड आगे के वर्जंस में बहुत सारी
21:17इकोसिस्टम लाइब्रेरीज आई जैसे कि अगर आपको
21:21विजन के डोमेन में काम करना है तो टॉर्च
21:23विजन बोल के एक लाइब्रेरी आई अब यह जो
21:25इकोसिस्टम लाइब्रेरीज थी इसमें काफी चीजें
21:28आप को मिलने लग गई जैसे अगर आप विजन के
21:31डोमेन में काम करना चाहते हो तो टॉर्च
21:32विजन है टॉर्च विज़न में बहुत सारी चीजें
21:34आपको मिल जाएंगी आपको कंप्यूटर विजन से
21:37रिलेटेड डेटा सेट्स मिल जाएंगे आपको बहुत
21:39सारे यूटिलिटी फंक्शंस मिल जाएंगे प्री
21:41प्रोसेसिंग फंक्शंस मिल जाएंगे आपको प्री
21:43ट्रेंड मॉडल्स मिल जाएंगे राइट यह सब कुछ
21:45आपको एक जगह पे टॉर्च विजन में मिल जाएगा
21:47सिमिलरली अगर आप एनएलपी के डोमेन में काम
21:49करना चाहते हो तो टॉर्च टेक्स्ट आया वहां
21:52पे आपको फिर से सेम चीजें खूब सारे डेटा
21:54सेट्स अ यूटिलिटी फंक्शंस प्री ट्रेन
21:57मॉडल्स यह सब आपको मिल जाएंगे और सेम फॉर
22:00टॉर्च ऑडियो ऑडियो बेस्ड डाटा के लिए तो
22:02बहुत सारी इकोसिस्टम में लाइब्रेरीज आने
22:05लग गई फॉर ईच डोमेन ठीक है तो ये तीन-चार
22:09बहुत मेजर चीजें हुई अ आगे के वर्जंस में
22:12अब इसका इंपैक्ट क्या रहा कि जैसे-जैसे
22:14पाई टर्च और इंप्रूव करने लगा और फीचर्स
22:16उसमें ऐड होने लगे तो और कम्युनिटी
22:18मेंबर्स जॉइन करने लग गए पाई टर्च को और
22:20उससे क्या हुआ जो नए लोग आने लग गए वो लोग
22:23भी अपनी तरफ से कंट्रीब्यूट करने लग गए तो
22:25फिर क्या हुआ कुछ कम्युनिटी बेस्ड
22:27लाइब्रेरीज भी आ गई जैसे कि उनमें से एक
22:30लाइब्रेरी है पाई टॉर्च लाइटनिंग सो पाई
22:32टॉर्च लाइटनिंग को आप केरा समझ सकते हो
22:35पाई टॉर्च के
22:37लिए केरा क्या है केरा इज अ हाई लेवल
22:40एपीआई फॉर टेंसर फ्लो केरा की हेल्प से आप
22:44टेंसर फ्लो को बहुत इजली मैनिपुलेट कर
22:46सकते हो सिमिलरली अगर आप पाई टॉर्च को भी
22:48थोड़ा और अच्छे तरीके से हैंडल करना चाहो
22:50तो आप पाई टॉर्च लाइटनिंग यूज कर सकते हो
22:53इट्स अ हाई लेवल एपीआई बिल्ट ऑन टॉप ऑफ
22:55पाई टॉर्च ठीक है उसके बाद हगिंग फेस
22:58ट्रांसफ र्स आ गया वच बिकम द गो टू
23:00लाइब्रेरी फॉर ट्रांसफॉर्मर्स तो हगिंग
23:02फेस ट्रांसफॉर्मर्स भी जो इनिशियल वर्जन
23:04था शुरू के जो वर्जन थे वो पाई टच के ऊपर
23:07लिखा हुआ था ठीक है तो यू कैन सी
23:10धीरे-धीरे कैसे पाई टोच पॉपुलर हो रहा है
23:12और उसके इकोसिस्टम में और ढेर सारी
23:14पावरफुल लाइब्रेरीज आते जा रही है ठीक है
23:17एंड लास्टली जब बड़ी-बड़ी कंपनीज को
23:20क्लाउड प्रोवाइडर्स को दिखने लगा कि अ डीप
23:23लर्निंग कम्युनिटी ऑन द होल पाइ टच को
23:25बहुत अडॉप्ट कर रही है तो बहुत सारे
23:28क्लाउड सर्विसेस में भी नेटिव पाई टॉर्च
23:30का सपोर्ट आने लग गया एडब्ल्यू की बात करो
23:37google2 के एनवायरमेंट्स मिलने लग गए तो
23:39इतना सारा प्रोग्रेस होने लग गया अ पाई टच
23:43वर्जन वन और टू के बीच में अब बात करते
23:45हैं पाइट वर्जन टू में क्या हुआ सो फाइनली
23:49पाईट का वर्जन टू आया और वर्जन टू आते-आते
23:52पाइटोर्च खुद में बहुत बड़ी डीप लर्निंग
23:55लाइब्रेरी बन चुकी थी रिसर्च के एरिया में
23:57ऑलरेडी बहुत पॉपुलर थी और पिछले कुछ सालों
24:01में जो प्रोडक्शन और डिप्लॉयड साइड पे काम
24:03हुआ तो वहां पे भी थोड़ा सा पाई टॉर्च
24:05स्ट्रेंथ शो कर रही थी वर्जन टू में जो
24:08सबसे ज्यादा काम हुआ वह हुआ अराउंड
24:11ऑप्टिमाइजेशंस ठीक है जो ऑलरेडी
24:13एजिस्टिफाई
24:28करता है या फिर डाटा को प्रोसेस करता है
24:31उसका जो स्पीड है उसको बढ़ाने के ऊपर फोकस
24:34किया गया मतलब कम टाइम में प्रेडिक्शन
24:36मिले कम टाइम में ज्यादा डटा प्रोसेस कर
24:38पाए मॉडल इसके ऊपर काफी फोकस किया गया
24:41सेकंड थ्रू पुट के ऊपर भी काफी काम किया
24:43गया थ्रू पुट का मतलब एक बार में आप कितना
24:45डाटा प्रोसेस कर सकते हो उसका भी जो अ
24:49नंबर था उसको बढ़ाने के ऊपर काफी फोकस
24:51किया गया और यह जो सारे ऑप्टिमाइजेशंस थे
24:53यह करने के लिए अ पाइट की टीम ने जो
24:56कंपाइलेशन टेक्निक यूज़ की जाती है उसको
24:59थोड़ा सा इंप्रूव किया ठीक है इसके अलावा
25:02थोड़ा सा काम किया गया कि कैसे पाई टॉर्च
25:06हार्डवेयर के ऊपर रन करता है जीपीयू के
25:08ऊपर टीपीयू के ऊपर उसको थोड़ा सा और
25:10ऑप्टिमाइज किया गया मतलब सेम हार्डवेयर
25:12अभी भी है लेकिन पाई टच उसपे थोड़ा और
25:14एफिशिएंटली रन कर पा रहा है ठीक है इन
25:17सारे फीचर्स को डालने से इन सारे
25:19ऑप्टिमाइजेशंस को डालने से यह फायदा हुआ
25:22कि पहले वाले वर्जंस के कंपैरिजन में आपके
25:25जो करंट पाईट वर्जन टू वाले मॉडल्स थे वो
25:28वो ज्यादा फास्ट थे और कम रिसोर्सेस में
25:30भी ज्यादा एफिशिएंटली काम कर रहे थे ठीक
25:33है तो ये मेजर प्रोग्रेस था इस पूरे के
25:36पूरे वर्जन में उसके अलावा अ अब ऐसा टाइम
25:40आ गया था कि बहुत कस्टम हार्डवेयर बनने लग
25:42गया था एआई के लिए आपने शायद सुना भी होगा
25:58जैसे कि टीपी यूज वगैरह जो होते हैं तो
26:00पाइटोर्च ने उनके हिसाब से भी अपने आप को
26:03ढालना चालू कर दिया वर्जन टू में ठीक है
26:05ऑन द होल मतलब पाइ टॉज ऑलरेडी काफी कुछ
26:08अचीव करके बैठा हुआ था यहां पर उसने बस
26:10अपने पोजीशन को थोड़ा सा और सॉलिडिफाईज
26:14फ्लो को टक्कर दे पाए तो यह मैंने आपको एक
26:1815-20 मिनट में एक समरी दिया पाइटोर्च की
26:21जर्नी का कि कैसे वो ओरिजनेट हुआ टॉर्च से
26:25और वहां से कैसे डीप लर्निंग का सबसे पॉप
26:28लाइब्रेरी बन गया ठीक है सो नाउ दैट वी
26:31हैव दिस जर्नी इन फ्रंट ऑफ अस अब हम लोग
26:34बात करेंगे पाई टॉर्च के कोर फीचर्स के
26:36बारे में इनमें से कई फीचर्स हम ऑलरेडी
26:38डिस्कस कर चुके हैं बट वल अगेन हैव अ समरी
26:41ऑफ इट सो गाइ एक बार पाई टच के कोर फीचर्स
26:44को फिर से डिस्कस कर लेते हैं ऑलमोस्ट
26:45सारे फीचर्स हमने ऑलरेडी डिस्कस कर लिए बट
26:47एक क्विक वॉक थ्रू ले लेते हैं पहला सबसे
26:51इंपॉर्टेंट फीचर जिसकी वजह से पाई टर्च
26:53फेमस हुआ व है कि पाई टर्च टेंसर
26:57कंप्यूटेशंस बहुत एफिशिएंटली करता है
26:59टेंसर्स आपको ऑलरेडी पता है दे आर बेसिकली
27:01मल्टी डायमेंशन एरे और डीप लर्निंग के
27:04डोमेन में एवरीथिंग एव्री डेटा कैन बी
27:07रिप्रेजेंटेड यूजिंग टेंसर्स टेबुलर डेटा
27:10है इमेज डेटा है वीडियो डेटा है टेक्चुअल
27:12डेटा है टाइम सीरीज बेज डेटा है किसी भी
27:15तरह के डेटा को आप बहुत एफिशिएंटली
27:16टेंसर्स के फॉर्म में रिप्रेजेंट कर सकते
27:18हो उनके ऊपर जो ट्रांसफॉर्मेशन आप लगाते
27:20हो वो भी एज टेंसर्स आप लगा सकते हो सो ऑन
27:23द होल पाई टॉर्च का सबसे जो कोर स्ट्रेंथ
27:27है वो है टेंसर कंप्यूटेशंस परफॉर्म करना
27:29ठीक है उसके बाद आता है अगला स्ट्रेंथ या
27:33अगला फीचर दैट इज जीपीयू एक्सीलरेशन नॉट
27:36ओनली आपका टेंसर कंप्यूटेशंस सीपीयू के
27:39थ्रू परफॉर्म कर करा जा सकता है पाई टॉर्च
27:42आपको यह फैसिलिटी देता है कि आप वो टेंसर
27:44कंप्यूटेशंस बहुत आसानी से जीपीयू के ऊपर
27:47भी परफॉर्म कर लो एंड ओबवियसली जब आप
27:49जीपीयू के ऊपर टेंसर कैलकुलेशंस करते हो
27:51तो वो बहुत ज्यादा फास्ट होते हैं ठीक है
27:54तो जीपीयू का सपोर्ट है नेक्स्ट इज
27:57डायनेमिक कंप्यूटेशन ग्राफ है मैंने बताया
27:59था थोड़ी देर पहले अ जभी भी आप एक न्यूरल
28:02नेटवर्क बनाते हो टेंसर फ्लो सॉरी पाई
28:04टॉर्च में पाई टॉर्च उस पूरे के पूरे
28:07न्यूरल नेटवर्क को एक ग्राफ के फॉर्म में
28:10रिप्रेजेंट करता है जिसको हम कंप्यूटेशन
28:11ग्राफ बोलते हैं और पाई टॉर्च के केस में
28:13वो जो ग्राफ है वो डायनेमिक है मतलब रन
28:16टाइम पे भी आप उसको चेंज कर सकते हो इससे
28:18सिस्टम में एडेड फ्लेक्सिबल आता है
28:21एक्सपेरिमेंटेशन आसान होता है डीबगिंग
28:23करना आसान हो जाता है और इसके यूज केसेस
28:25में आपको आगे चलके बताऊंगा अगला जो कोर
28:29फीचर है यह हमने अभी तक डिस्कस नहीं किया
28:30है अ और यह फीचर है ऑटोमेटिक
28:35डिफरेंशिएबल निंग पढ़ी होगी तो आपको पता
28:38होगा कि डीप लर्निंग में जितने भी न्यूरल
28:40नेटवर्क्स हैं उनको ट्रेन करने के लिए जो
28:42सबसे इंपॉर्टेंट एल्गोरिथम यूज होता है
28:44उसका नाम है बैक प्रोपेगेशन और बैक
28:46प्रोपेगेशन इज नथिंग बट कैलकुलेटिंग
28:48ग्रेडिएंट्स बेसिकली
28:51डिफरेंशिएबल निंग लाइब्रेरी के लिए एक
28:53बहुत इंपॉर्टेंट चैलेंज है कि वो
28:55डिफरेंशिएबल करता है तो पाई टर्च में एक
29:00मॉड्यूल है जिसको हम ऑटोग्राड बोलते हैं
29:02जिसको हम आगे एक पूरे डिटेल वीडियो में
29:04पढ़ेंगे ऑटोग्राड क्या करता है ऑटोमेटिक
29:07आपके टेंसर्स के ऊपर
29:10डिफरेंशिएबल हैं एंड आगे आप जाकर पढ़ोगे
29:14तो आपको समझ में आएगा कि पाई टच में जो
29:18इंप्लीमेंटेशन है ऑटोमेटिक रिफरेंस का वह
29:20कितना हेल्पफुल है और कितना यूजफुल है ठीक
29:22है तो ये हो गया फोर्थ कोर फीचर फिफ्थ
29:25फीचर इज डिस्ट्रीब्यूटर ट्रेनिंग
29:27जैसे-जैसे आप थोड़े बड़े डेटा सेट्स के
29:29ऊपर काम करने लगोगे करने लगोगे बड़ी
29:31प्रॉब्लम्स के ऊपर काम करने लगोगे यू वुड
29:33रियलाइफ कि एक सिंगल मशीन या एक सिंगल
29:35जीपीयू पे डीप लर्निंग मॉडल को ट्रेन करना
29:38विल टेक अ लॉट ऑफ टाइम तो ओबवियस सॉल्यूशन
29:41इज कि आप मल्टीपल मशीनस को इंप्लीमेंट करो
29:43मल्टीपल जीपीयू क्लस्टर्स को यूटिलाइज करो
29:46और यह करने के लिए आपको डिस्ट्रीब्यूटर
29:48ट्रेनिंग का फीचर चाहिए है जो पाई टॉर्च
29:50आपको देता है ठीक है एंड लास्टली पाई टर्च
29:53का एक कोर फीचर है इंटर ऑपरेट बिलिटी
29:55व्हिच मींस कि
29:58पाई टर्च और
30:03python2 का सपोर्ट तो है ही तो आप बाकी की
30:06डीप लर्निंग लाइब्रेरीज के साथ भी काम कर
30:08सकते हो तो ये मेरे ओपिनियन में छह सबसे
30:10इंपॉर्टेंट कोर फीचर्स हैं पाई टर्च के
30:12अच्छी बात यह है कि इसमें से मोस्टली
30:14चीजें मैंने आपको पहले ही बता दी थी जो
30:16नया आपने देखा वो ऑटोमेटिक डिफरेंशिएबल
30:19वीडियो में आगे अच्छे से समझाऊ ठीक है नाउ
30:23वी नो एवरीथिंग अबाउट पाई टर्च मोस्टली
30:26नाउ लेट्स मूव ऑन टू अ वेरी इंपोर्टेंट
30:28डिस्कशन जो बिगिनर्स के लिए उनके दिमाग
30:31में हमेशा अ प्रॉब्लम क्रिएट करती है अ
30:35बिगिनर्स को यह समझ में नहीं आता कि इफ वी
30:37आर स्टार्टिंग टू लर्न डीप लर्निंग व्हिच
30:39लाइब्रेरी शुड वी फोकस ऑन टेंसर फ्लो या
30:42पाई टॉर्च इस क्वेश्चन को हम लोग नेक्स्ट
30:44आंसर करेंगे सो चलो गाइस बात करते हैं पाई
30:46टॉर्च वर्सेस टेंसर फ्लो की एक ऐसा
30:49क्वेश्चन जो बहुत सारे बिगिनर्स को परेशान
30:51करता है कि उन्हें कौन सा डीप लर्निंग
30:54लाइब्रेरी चूज करना चाहिए सो व्हाट आई विल
30:56डू इज पहले मैं आपको दो के बारे में थोड़ा
30:58सा बताऊंगा उसके बाद मैंने एक बहुत डिटेल
31:01टेबल बना रखा है इस टेबल में हम अलग-अलग
31:04एस्पेक्ट्स के ऊपर पाई टॉर्च कैसा परफॉर्म
31:06करता है टेंसर फ्लो कैसा परफॉर्म करता है
31:09और मेरा वर्डिक्ट क्या है यह मैंने लिख
31:11रखा है और लास्ट में मैं आपको एक ऐसी चीज
31:14दिखाऊंगा जिससे आंसर क्लियर हो जाएगा कि
31:17पाई टच आपको सीखना चाहिए या फिर टेंसर
31:19फ्लो ठीक है सो अगर आपको ऑलरेडी पता नहीं
31:23है तो लेट मी क्विकली टेल यू टेंसर फ्लो
31:27इज अगेन अ डीप लर्निंग फ्रेमवर्क जो ग की
31:31टीम की तरफ से आया टेंसर फ्लो आया था 2015
31:34में और शुरुआत से ही टेंसर फ्लो का फोकस
31:38था इंडस्ट्री की
31:41तरफ इसको बनाया ही गया था सो दैट डीप
31:44लर्निंग एप्लीकेशंस को प्रोडक्शन में
31:50डिप्लॉयड था क्वाइट अनलाइक पाई टॉर्च
31:53जिसका शुरुआत में फोकस रिसर्च की साइड
31:55ज्यादा था ठीक है अ एक
32:27करना पड़ेगा बट टेंसर फ्लो के ऊपर ऐसा
32:30रिस्ट्रिक्शन नहीं है टेंसर फ्लो सपोर्ट्स
32:32मल्टीपल लैंग्वेजेस
32:37python.py आप
32:50[संगीत]
32:54swift4 मल्टी लैंग्वेज सपोर्ट के लिए
32:56अच्छा है तो यहां पर एज सच कोई वर्डिक्ट
32:58नहीं है ये एक बहुत इंपॉर्टेंट पॉइंट है
33:00कि ईज ऑफ यूज किसमें ज्यादा है कौन सी
33:03लाइब्रेरी को सीखना पिक करना और उसमें
33:05एप्लीकेशन बनाना ज्यादा आसान है अ बेस्ड
33:07ऑन माय एक्सपीरियंस पाई टॉर्च ज्यादा
33:10इंटूटिव है अगर आपको पाइथन में कोड लिखना
33:12अच्छा लगता है और आप मतलब उसको मास्टर कर
33:15चुके हो तो आप पाई टॉर्च में भी बहुत
33:17कंफर्टेबल फील करोगे वेयर एज अगर आप टेंसर
33:19फ्लो में जाके काम करने लगोगे तो यू वुड
33:22फाइंड कि थोड़ा सा ना उसमें कोड लिखना
33:26कॉम्प्लेक्शन फ्लो टेंसर फ्लो को मास्टर
33:29करना कोड करना थोड़ा सा मुश्किल है केरा
33:31का इंटीग्रेशन थोड़ा सा आसान करता है यह
33:33काम बट अगर आप एकदम लो लेवल पर जाकर
33:35कंट्रोल करना चाहते हो तो आपको टेंसर फ्लो
33:37में कोड लिखना पड़ेगा एंड इट इज डिफिकल्ट
33:39सो माय वर्डिक्ट वुड बी कि यहां पे पाई टच
33:42विनस बिकॉज इट्स मोर इंटूटिव मोर इजी टू
33:45यूज उसके बात अगर की जाए उसके बाद अगर हम
33:48बात करें डिप्लॉयड एंड प्रोडक्शन की तो
33:51यहां पर दोनों में अब काफी काम हो चुका है
33:55टेंसर फ्लो में तो शुरू से ही डेप्लॉयमेंट
33:57एंड प्रोड के ऊपर बहुत फोकस था पाई टॉर्च
33:59जैसा मैंने बताया कि धीरे-धीरे फोकस बढ़ा
34:01है यहां पे टॉर्च स्क्रिप्ट आ गया मॉडल
34:03सीरि आइजन के लिए पाई टॉर्च मोबाइल है जो
34:06मोबाइल डेप्लॉयमेंट में आपको हेल्प करता
34:08है और इसके अलावा और भी चीजें हैं अ टेंसर
34:11फ्लो की अगर आप बात करो तो टेंसर फ्लो में
34:13शुरू से ही काफी सारी चीजें हैं जो
34:15डिप्लॉयड और प्रोडक्शन के अराउंड काम करती
34:17हैं टेंसर फ्लो सर्विंग बोल के एक
34:19लाइब्रेरी है जो पूरा का पूरा मॉडल का
34:21डेप्लॉयमेंट हैंडल करती है टेंसर फ्लो
34:23लाइट बोल के एक लाइब्रेरी है और
34:25tensorflow.js एक लाइब्रेरी है जो
34:27जावास्क्रिप्ट में में टेंसर फ्लो मॉडल्स
34:28को डिप्लॉयड करती है तो यहां पर क्लीयरली
34:32इट सीम्स कि टेंसर फ्लो विंस टेंसर फ्लो
34:34का डिप्लॉयड एंड प्रोडक्शन में जो बोला
34:38जाए ना जो स्ट्रेंथ है वह पाइट से ज्यादा
34:41बढ़िया है ठीक है उसके बाद अगर बात करो
34:45परफॉर्मेंस की तो परफॉर्मेंस में पाई टच
34:49ओवर द इयर्स बहुत इंप्रूव किया जैसा मैंने
34:51आपको बताया कि टू तक आते-आते उन लोगों ने
34:54काफी इंप्रूव कर लिया अपना गेम अ थोड़ा सा
34:57हिट लेता है पाई टॉर्च डायनेमिक
34:59कंप्यूटेशन ग्राफ्स यूज़ करने की वजह से
35:01सिंस डायनेमिक कंप्यूटेशन ग्राफ रन टाइम
35:04पे बदलते हैं तो परफॉर्मेंस थोड़ा सा हिट
35:06लेता है बट उसको भी उन लोगों ने काफी
35:08ऑप्टिमाइज कर दिया है ठीक है अ और टेंसर
35:12फ्लो में शुरुआत में स्टैटिक ग्राफ्स थे अ
35:15स्टैटिक कंप्यूटेशन ग्राफ्स बट उन्होंने
35:17भी टेंसर फ्लो टू में आकर के अ एक एक चीज
35:21लेके आए जिसको हम ईगर एग्जीक्यूशन बोलते
35:23हैं आगे हम इसके बारे में डिस्कस करेंगे
35:25तो वहां पे भी अब डायनेमिक कंप्यूटेशन
35:27ग्राफ्स होते हैं ठीक है तो दोनों में
35:30परफॉर्मेंस अब आज की डेट में
35:32कंपैरेटर आप बात करते हैं 4-5 साल पहले तो
35:35मे बी टेंसर फ्लो यहां पे जीत जाता बट अभी
35:37इट्स काइंड ऑफ
35:39कंपेरर नहीं है अगली बात आती है कम्युनिटी
35:43एंड इको सिस्टम की अ टेंसर फ्लो शुरुआत
35:46में ज्यादा पॉपुलर था अमंग डीप लर्निंग
35:50कम्युनिटी अ बट ओवर द इयर्स पाई टॉर्च
35:53ज्यादा फेमस होने लगा है शुरुआत में
35:56रिसर्च एंड अकेडमी में ज्यादा टेंसर फ्लो
35:59यूज होता था बट उसके बाद जो नई लाइब्रेरीज
36:02आई है पाई टॉर्च के इकोसिस्टम में उससे
36:05पाई टॉर्च ज्यादा फेमस हो गया जैसे कि
36:07हगिंग फेस ट्रांसफॉर्मर लाइब्रेरी बहुत ही
36:09फेमस हो गया ठीक
36:10है टेंसर फ्लो का पहले से ही बहुत
36:13एस्टेब्लिश कम्युनिटी है और वो काइंड ऑफ
36:16कंसिस्टेंट चल रहा है तो यहां पर एस सच
36:18कोई विनर नहीं है पाइट ने रिसेंटली बहुत
36:21पॉपुलर अपनी बढ़ा ली है अगर आप बात करो
36:23हाई लेवल एपीआई की तो दोनों में ही आपको
36:26हाई लेवल ए मिल जाएंगी आपको पाई टॉर्च में
36:29पाई टॉर्च लाइटनिंग मिल जाएगा और फास्ट
36:32एआई मिल जाएगा फास्ट एआई भी एक लाइब्रेरी
36:34है जो काइंड ऑफ एक हाई लेवल एपीआई है पाई
36:38टॉर्च के ऊपर और टेंसर फ्लो में तो केरा
36:41है ही अब केरा ज्यादा पॉपुलर है और थोड़ा
36:45ज्यादा आसान है केरा के साथ काम करना तो
36:47यहां पर टेंसर फ्लो विंस अ नेक्स्ट इज
36:51मोबाइल एंड एंबेडेड डेप्लॉयमेंट सो अगर आप
36:54ऐसे डिवाइसेसपोर्ट
36:57वेर थोड़ा कम है वहां पर यह दोनों
36:59लाइब्रेरीज कैसा परफॉर्म करती हैं तो यहां
37:02पर एक्चुअली पाई टर्च में अभी भी काइंड ऑफ
37:06डेवलपमेंट चल रहा है क्वानटाइजेशन का
37:08कांसेप्ट वगैरह आ चुका है पाई टच मोबाइल
37:11है बट टेंसर फ्लो को यहां पर बीट नहीं कर
37:14सकता पाई टॉर्च बिकॉज टेंसर फ्लो में
37:16ऑलरेडी टेंसर फ्लो लाइट बोल के एक
37:18लाइब्रेरी है टेंसर फ्लो जेएस बोल के एक
37:20लाइब्रेरी है फॉर ब्राउजर बेस डे डिप्लॉयड
37:23तो यहां पर टेंसर फ्लो ज्यादा मैच्योर है
37:25और इट विनस ठीक है उसके बाद प्रेफर्ड
37:28डोमेन की बात की जाए तो पाई टच रिसर्च एंड
37:31अडम में ज्यादा पॉपुलर है वेयर एस टेंसर
37:35फ्लो की बात करो तो वह इंडस्ट्री एंड
37:37प्रोडक्शन में ज्यादा फेमस है अभी भी यह
37:40ट्रू
37:41है लर्निंग कर्व की बात की जाए तो पाइट
37:45सीखना ज्यादा आसान है इन कंपेरिजन टू
37:48टेंसर फ्लो ठीक है मैं केरा की बात नहीं
37:51कर रहा मैं टेंसर फ्लो की बात कर रहा हूं
37:53दोनों को डायरेक्टली कंपेयर करने पर पाई
37:55टॉ सीखना ज्यादा आसान है र ऑपरेट बिलिटी
37:58की अगर आप बात करो तो पाई टच ज्यादा बेटर
38:01है बिकॉज पाई टर्च शुरू से पाइथन के
38:02इकोसिस्टम में रहा है और पाइथन की बहुत
38:05सारी लाइब्रेरीज के साथ कंपैटिबल है फिर
38:07ऑक्स वगैरह के आने के बाद आप काइंड ऑफ
38:10अलग-अलग डीप लर्निंग लाइब्रेरीज में भी
38:12अपने मॉडल को चला सकते हो तो यह सब कुछ
38:14पाई टच के फेवर में काम करता है अ टेंसर
38:17फ्लो ने भी काफी काम किया इस डायरेक्शन
38:19में और ऑक्स का सपोर्ट है विथ सम
38:21लिमिटेशंस बट अभी भी इस पॉइंट में ज्यादा
38:24जो स्कोर करता है वो पाई टॉर्च है ठीक है
38:27अ कस्टमाइजेबल में भी पाई टर्च इज बेटर
38:30बिकॉज़ जितना आपको अ कंट्रोल मिलता है पाई
38:33टॉर्च का कोड लिखने में उससे आप ज्यादा
38:35कस्टम अ लेयर्स एंड ऑपरेशंस क्रिएट कर
38:38सकते हो इन कंपैरिजन टू टेंसर फ्लो
38:40डिप्लॉयड टूल्स की बात करो तो यहां पर
38:43टेंसर फ्लो जीतता है बिकॉज़ टेंसर फ्लो
38:45में ऑलरेडी टेंसर फ्लो एक्सटेंडेड है
38:46टेंसर फ्लो सर्विंग है अ क्लाउड में बहुत
38:49स्ट्रांग सपोर्ट है तो यह सब कुछ टेंसर
38:51फ्लो के फेवर में काम करता है पाई टच के
38:54यूनिवर्स में भी टॉर्च सर्फ बोल के एक अ
38:56लाइब्रेरी है है और इसका भी क्लाउड
38:58इंटीग्रेशन अब अच्छा हो रहा है ओवर द
39:00इयर्स बट स्टिल डेप्लॉयमेंट एंड प्रोडक्शन
39:02की बात कभी भी अगर आ रही है तो अभी तक भी
39:05टेंसर फ्लो विंस ठीक है पैरेललिज्म एंड
39:08डिस्ट्रीब्यूटर ट्रेनिंग की अगर आप बात
39:09करो तो दोनों में ही डिस्ट्रीब्यूटर
39:11ट्रेनिंग का सपोर्ट है बट टेंसर फ्लो में
39:13यह चीज पहले से थी तो ज्यादा मैच्योर है
39:15इसलिए टेंसर फ्लो विंस एंड लास्टली प्री
39:18ट्रेन मॉडल्स का अगर आप एक मॉडल जू की बात
39:21करो तो यहां पर दोनों में ही बहुत अच्छा
39:25इकोसिस्टम है टेंसर टॉर्च के पास टॉर्च
39:28वजन है हगिंग फेस है हगिंग फेस तो अब बहुत
39:31ही बड़ा हो गया यहां पर आपको हर तरह के
39:32मॉडल मिल जाएंगे वेयर एज टेंसर फ्लो के
39:35पास टेंसर फ्लो हब है जो एक्चुअली अब कैगल
39:38के साथ मर्ज हो गया है कैगल मॉडल्स बोल के
39:40एक फीचर है आप कैगल की वेबसाइट पर जाके
39:43देख सकते हो अ इसको आप फिलहाल टाई बोल
39:46सकते हो बट मुझे ऐसा लगता है कि कुछ सालों
39:47में पाई टॉर्च इसको बीट कर देगा बिकॉज ऑफ
39:50हगिंग फेस हगिंग फेस में जितने मॉडल्स आ
39:52रहे हैं और जिस स्पीड पे आ रहे हैं इट विल
39:55बिकम लाइक द गिट हब ऑफ अ मशीन लर्निंग एंड
40:00डीप लर्निंग ठीक है तो यह एक मैंने आपको
40:03कंपैरेटिव एनालिसिस दिया बिटवीन दीज टू
40:06लाइब्रेरीज अ अभी भी जो नट शेल में एक बात
40:09निकल के आ रही है वह काइंड ऑफ यही निकल के
40:11आ रही है कि एक्सपेरिमेंटेशन रिसर्च अडम
40:14में पाई टॉर्च का कोई कंपैरिजन नहीं है
40:17वेयर एज इंडस्ट्री में प्रोडक्शन में
40:19डिप्लॉयड में टेंस फलो का कोई कंपिटिशन
40:21नहीं है हां पाई टॉर्च अब धीरे-धीरे कवर
40:25कर रहा है वह जर्नी और प्रोडक्शन की तरफ
40:26बढ़ रहा है बट स्टिल टेंसर फ्लो अपना
40:28ग्राउंड होल्ड करके रखे हुए ठीक है बट अब
40:31मैं आपको एक चीज दिखाता हूं और उससे आपको
40:34आपका आंसर मिल जाएगा कि आपको इफ यू आर अ
40:36बिगनर तो आपको पाई टच सीखना चाहिए या फिर
40:38टेंसर फ्लो सीखना चाहिए सो आपको कुछ नहीं
40:41करना है आपको जाना है google's पे आपको
40:43सर्च करना है पाई टॉर्च और उसको कंपेयर
40:45करना है टेंसर फ्लो के साथ मैंने वर्ल्ड
40:47वाइड डाटा लिया है पिछले पाच सालों का एंड
40:50यू कैन सी दिस इज द रिजल्ट यहां पे जो
40:52ब्लू वाला कर्व है वो पाई टॉर्च है रेड
40:55वाला कर्व टेंसर फ्लो है यू कैन सी
40:582022 आने के पहले टेंसर फ्लो मोस्टली
41:03डोमिनेट कर रहा था पाई टॉर्च को बट आफ्टर
41:062021 पाई टॉर्च आगे निकल चुका है टेंसर
41:10फ्लो से ठीक है इंडिया में अगर आप बात करो
41:13अभी भी ज्यादा टेंसर फ्लो यूज़ होता है
41:16बिकॉज़ इंडिया में डेवलपमेंट थोड़ा सा
41:18पीछे चलता है वेस्ट के कंपैरिजन में बट
41:20अगर आप यूएस को देखो या फिर आप चाइना को
41:22देखो जहां पे एआई रिलेटेड बहुत डेवलपमेंट
41:24हो रहा है वहां पे ऑलरेडी पीपल आर वर्किंग
41:26ऑन पाई टॉर्च इसका सबसे बड़ा रीजन यह है
41:29कि जो यह एलएल एम्स का एक काइंड ऑफ बूस्ट
41:33आया है एआई कम्युनिटी में तो एलएल एम्स
41:36अराउंड जितना भी डेवलपमेंट होता है वह पाई
41:38टॉर्च में होता है मोस्टली तो वहां पर
41:41एक्चुअली फिर पाई टॉर्च जीत जा रहा है
41:43टेंसर फ्लो से सो दिस इज द मेन रीजन ठीक
41:47है तो अगर आपको भी डीप लर्निंग पढ़ना है
41:50उसके बाद एलएलएम पढ़ना है जेन एआई पढ़ना
41:52है तो पाई टॉर्च इज योर आंसर ठीक है वेयर
41:55एज अगर आप इंडस्ट्री में जाकर के जो
41:57कन्वेंशनल टाइप के डीप लर्निंग मॉडल्स
41:59बिल्ड करना चाहते हो तो मे बी फिर आपको
42:01टेंसर फ्लो पे स्टिक करना चाहिए मेरा
42:04सजेशन रहेगा अगर आपके पास टाइम है तो पहले
42:06पाइट सीख लो उसके बाद टेंसर फ्लो भी सीख
42:09लो ठीक है अगर सिर्फ एक सीखने का टाइम है
42:11और जेन आई की तरफ जाना चाहते हो तो पाई
42:13टॉर्च पे फोकस करो ठीक है तो आई रियली होप
42:16यह पूरा डिस्कशन आपके दिमाग में क्लियर
42:18पिक्चर लेके आया कि पाई टॉर्च वर्सेस
42:20टेंसर फ्लो क्या सीन है अब गाइज एक और
42:22इंपॉर्टेंट डिस्कशन कर लेते हैं कि पाई
42:24टॉर्च में कौन से कोर मॉड्यूस हैं और कौन
42:27सी लाइब्रेरीज है जो आप काफी यूज करने
42:29वाले हो फ्यूचर में तो सबसे पहले आई विल
42:31टेल यू अबाउट द कोर पाई टॉर्च मॉड्यूस यह
42:34वो मॉड्यूस है जो आपको पाई टॉर्च के साथ
42:36मिलते हैं जैसे ही आप पाई टॉर्च इंस्टॉल
42:38करोगे आप इन मॉड्यूस को भी एक्सेस कर सकते
42:41हो ठीक है टॉर्च आपका कोर मॉड्यूल है
42:44जिसमें सब कुछ आपको मिलेगा टच ड ऑटोग्राड
42:48जो है यह आप यूज करोगे फॉर ऑटोमेटिक
42:52डिफरेंशिएबल में डिस्कस करेंगे . n आपका
42:57मेन न्यूरल नेटवर्क लाइब्रेरी है यहीं पर
43:00आपको सारे लेयर्स एक्टिवेशन फंक्शंस लॉस
43:02फंक्शंस एक्सेट्रा मिलते हैं ठीक है फिर
43:04आपका टच ऑप्टिम में आपको आपके सारे
43:07ऑप्टिमाइजेशन एल्गोरिथम्स मिलेंगे ठीक है
43:10अ ग्रेडिएंट ेंट एसजीडी एडम आरएमएस प्रॉप
43:13एक्सेट्रा यह एक बहुत इंटरेस्टिंग मॉड्यूल
43:16है इसका नाम है t.s. डटा इसमें आपको दो
43:20बहुत इंपॉर्टेंट क्लासेस मिलती है डेटा और
43:22डेटा लोडर जिसकी हेल्प से आप बहुत अच्छे
43:25से कोई भी डेटा सेट को लोड कर सकते हो ठीक
43:28है टड ज आटी आप यूज करते हो फॉर टच
43:32स्क्रिप्ट टस ड डिस्ट्रीब्यूटर आप यूज
43:34करते हो टू परफॉर्म डिस्ट्रीब्यूटर
43:37ट्रेनिंग ऑन मल्टीपल जीपीयू . क्यूड आप
43:41यूज करते हो जीपीयू एक्सीलरेशन के लिए
43:43स्पेशली इफ यू आर वर्किंग विद एडिया के
43:45जीपीयू टस डट बैक एंड्स की हेल्प से आप
43:48अलग-अलग टाइप के बैक एंड सेलेक्ट कर सकते
43:50हो अपने ट्रेनिंग प्रोसेस के लिए टस डट
43:53मल्टी प्रोसेसिंग इज यूज्ड फॉर पैरेलल
43:55प्रोसेसिंग टस ड न जैसा मैंने बोला
43:58क्वानटाइजेशन में हेल्प करता है आपके मॉडल
43:59को कंप्रेस करने में हेल्प करता है और ड
44:02ऑक्स जो है उसकी हेल्प से आप ऑक्स
44:05कंपैटिबल मॉडल जनरेट कर सकते हो जो किसी
44:07दूसरी लाइब्रेरी के साथ भी काम कर पाए ठीक
44:10है तो यह आपके कोर मॉड्यूस हैं इसके अलावा
44:13आपकी कुछ डोमेन लाइब्रेरीज है डोमेन
44:15स्पेसिफिक लाइब्रेरीज जिनके बारे में
44:16मैंने बात भी की थी इनको आपको अलग से
44:18इंस्टॉल करना पड़ता है अ द फर्स्ट वन इज
44:20टॉर्च विजन यह हम लोग इस प्लेलिस्ट में
44:22यूज करेंगे जब हम लोग सीएनएन पढ़ेंगे तो
44:24यहां पर आपको डेटा सेट मॉडल आर्किटेक्चर
44:27अलग-अलग टाइप के ट्रांसफॉर्मेशन यह सब
44:29मिलेंगे रिलेटेड टू कंप्यूटर वजन टॉर्च
44:31टेक्स्ट में यही सारी चीजें आपको मिलेंगी
44:34बट इन द डोमेन ऑफ एनएलपी हालांकि टॉर्च
44:36टेक्स्ट अब उतना यूज नहीं होता बिकॉज
44:39हगिंग फेस आ गया अ टॉर्च ऑडियो इज फॉर
44:42ऑडियो टॉर्च एरो इज एन इंटरेस्टिंग
44:44लाइब्रेरी यहां पे आपका टेबुलर डाटा के
44:47ऊपर काम करने के लिए इस लाइब्रेरी को यूज
44:49किया जाता है टाइम सीरीज में भी इसको
44:50थोड़ा यूज किया जाता है टॉर्च सर्व इज फॉर
44:54अ डेप्लॉयमेंट ठीक है आप अपने पाई टच मॉडल
44:57को सर्व कर सकते हो प्रोडक्शन एनवायरमेंट
45:00में ठीक है तो टच सर्व इज आल्सो समथिंग जो
45:02हम आगे चलके देखेंगे अ पाईट लाइ लाइटिंग
45:05जैसा मैंने बोला इट्स अ लाइटवेट रैपर अ जो
45:08एक हाई लेवल एपीआई की तरह काम करता है पाई
45:10टॉर्च के लिए ठीक है तो यह कुछ इंपॉर्टेंट
45:13अ डोमेन लाइब्रेरीज है इसके अलावा
45:16इकोसिस्टम में और बहुत सारी लाइब्रेरीज
45:18हैं जो आपको कभी ना कभी देखने को मिल ही
45:20जाएंगी सबसे पहला है हगिंग फेस
45:22ट्रांसफॉर्मर्स अगर आप एलएलएम और जेन आई
45:25के डोमेन में काम कर रहे हो तो आ शर आपने
45:27इसके बारे में सुना ही होगा पास्ट आई इ
45:29आल्सो इंटरेस्टिंग बिकॉज यह भी एक हाई
45:31लेवल लाइब्रेरी है जो पाई डॉच में कोड को
45:34थोड़ा और सिंपलीफाई करता है पाई टॉर्च
45:36ज्योमेट्री जो है यह ग्राफ न्यूरल नेटवर्क
45:39के ऊपर काम करता है टॉर्च मैट्रिक्स ज फॉर
45:43डिफरेंट काइंड ऑफ मेट्रिक्स जो पाई टॉर्च
45:45में आप इंप्लीमेंट कर सकते
45:47हो ऑप्ट इज फॉर हाइपर पैरामीटर ट्यूनिंग
45:51एलन एनएलपी इ आल्सो फेमस दिस इज फॉर
45:54एनएलपी रिलेटेड टास्क ये एक फेमस हो रहा
45:57है रिसेंटली एसके ऑर्च यह बेसिकली आपका
46:01पाइ टॉर्च और साइकेड लन के मैरिज का
46:04प्रोडक्ट है पाई टॉर्च फोरकास्टिंग इज फॉर
46:07टाइम सीरीज बेस्ड डटा एंड टेंसर बोर्ड फॉर
46:10पाई टॉर्च जज फॉर विजुलाइजेशन एक्सेट्रा
46:13टेंसर बोर्ड शायद आपने पढ़ा होगा टेंसर
46:15फ्लो में विजुलाइजेशन के काम आता है तो
46:18पाई टॉर्च में उसका इंप्लीमेंटेशन है ठीक
46:20है तो ये कुछ लाइब्रेरीज और मॉड्यूस है जो
46:23आप आगे देखने वाले हो इस प्लेलिस्ट में और
46:25इन जनरल भी आप जब पाइ टच की बात बात करते
46:27हो तो आपको यही मेन चीजें देखने को मिलती
46:29हैं अभी मैंने बस आपको वन लाइन
46:31डिस्क्रिप्शन दिया है सबका बट डोंट वरी इस
46:33प्लेलिस्ट में फ्यूचर में वी आर गोइंग टू
46:35कवर अराउंड 80 पर ऑफ दीज लाइब्रेरीज ठीक
46:38है तो या सो इतनी तारीफें सुनने के बाद
46:40पाई टॉर्च की आई एम प्रिटी श्यर आप
46:42क्यूरियस होगे कि पाई टच कहां-कहां यूज
46:45होता है इंडस्ट्री में सो मैं आपको तीन
46:48चार कंपनीज और उनके प्रोडक्ट्स के बारे
46:50में बताता हूं जहां पे पाई टॉर्च
46:51एक्सटेंसिवली यूज होता है और करोड़ों
46:53यूजर्स फिर वो प्रोडक्ट इस्तेमाल करते हैं
46:56सो इट स्टार्टस विद
47:26और पाई टच रिलेटेड इनिशिएटिव में भी अ
47:29दोनों कंपनीज के बीच में बहुत बढ़िया
47:31सिनर्जी रहा है तो अजर का जो मशीन लर्निंग
47:34है उसमें आपको दिखाई देगा कि पाई टच काफी
47:37यूज होता है ठीक है उसके अलावा जो
47:56ऑटोपायलट सिस्टम है वो पूरा का पूरा पाई
47:58टॉर्च में लिखा हुआ है ठीक है तो कंप्यूटर
48:01विजन रिलेटेड टास्क के लिए पाई टर्च का
48:04टेस्ला बहुत इस्तेमाल करता है नेक्स्ट इज
48:06ओपन a अगेन अ वेरी फेमस कंपनी स्पेशली
48:09पिछले दो सालों में तो बहुत ही फेमस हो गई
48:11है
48:11अ न a भी अपने जीपीटी मॉडल्स को ट्रेन
48:15करने के लिए पाई टर्च का यूज करती है ठीक
48:17है एंड लास्टली u u भी कई तरह के मॉडल्स
48:21में पाई टच का यूज करता है फॉर डिमांड फॉर
48:24कास्टिंग राउट ऑप्टिमाइजेशन उन्होंने
48:26इनफैक्ट एक प्रोग्रामिंग लैंग्वेज बनाया
48:28है पायरो बोल के अ जो बना ही हुआ है आपका
48:32पाई टॉर्च के ऊपर तो दीज आर सम ऑफ द
48:35बिगेस्ट कंपनीज जो आज की रेट में अपने डीप
48:39लर्निंग बेस्ड प्रोडक्ट्स में पाई टॉर्च
48:42का यूज़ कर रही है इसके अलावा लिस्ट बहुत
48:45लंबी है मुझे सब कुछ ऐड करने का मन नहीं
48:47किया बिकॉज़ फिर थोड़ा लंबा हो जाएगा
48:49वीडियो बट अगर आप एक बार थोड़ा google3 से
48:52जाके पूछो तो आपको दिखाई देगा कि पाई टर्च
48:56ऑलरेडी बहुत ज्यादा पेनिट्रेट कर गया है
48:58कंपनीज ऑलरेडी बहुत ट्रस्ट कर रही है पाई
49:00टच को टू बिल्ड देयर डीप लर्निंग
49:03प्रोडक्ट्स ठीक है तो आई होप आपको यह पूरा
49:08का पूरा जो मैंने इंट्रोडक्शन दिया वह
49:10पसंद आया हमने काफी कुछ कवर किया हमने
49:12पूरा का पूरा पाई टच का जर्नी देखा उसके
49:14कोर फीचर्स देखे एक बहुत इंपॉर्टेंट
49:17क्वेश्चन आंसर किया कि पाई टच और टेंसर
49:18फ्लो में आपको कौन सा चूज करना चाहिए इफ
49:20यू आर अ बिगनर पाई टच के कोर मॉड्यूस हमने
49:23देखे और अब हमने देखा कि कौन सी कंपनीज
49:25कहां पर पाई टॉर्च को यूज कर रही है सो अब
49:29हम लोग भी पाई टच की जर्नी पर निकल रहे
49:31हैं अब मेरा गोल है इस प्लेलिस्ट के थ्रू
49:34आपको इस तरीके से पाई टच सिखाना है कि आप
49:37पाई टच मास्टर कर लो किसी और का लिखा हुआ
49:40कोड झट से समझ लो और जेन एआई और एलएलएम की
49:43जर्नी में पाई टॉर्च आपका एक बहुत पावरफुल
49:46वेपन बन जाए ठीक है सो मैं कैसे अप्रोच
49:48करने वाला हूं इस प्लेलिस्ट को मेरा प्लान
49:51ऐसा रहेगा कि मैं शुरू में आपको कुछ
49:53फंडामेंटल
49:54टॉपिक्स अ पढ़ाऊंगा
49:57जैसे कि टेंसर्स और टेंसर्स के बेस ऊपर
50:01कैलकुलेशंस कैसे होती है उसके बाद मैं
50:05आपको बताऊंगा अबाउट कंप्यूटेशन
50:08ग्राफ्स उसके बाद आई विल आल्सो टॉक अबाउट
50:15ऑटोग्राड यह कुछ फंडामेंटल कांसेप्ट है जो
50:17आपको पता होने चाहिए एक बार जब आप यह सीख
50:19जाओगे उसके बाद हम लोग न्यूरल नेटवर्क
50:22बनाना सीखेंगे पाई टच में ठीक है तो
50:25न्यूरल नेटवर्क कैसे बनाया जाता है है
50:27उसको कैसे ऑप्टिमाइज किया जाता है लॉस
50:29फंक्शन कैसे अप्लाई किया जाता है यह सारी
50:31चीजें हम लोग सीखेंगे और मैं आपको अलग-अलग
50:33टाइप के न्यूरोल नेटवर्क्स बना के
50:35दिखाऊंगा आर्टिफिशियल न्यूरल नेटवर्क
50:36कन्वो शल न्यूरल नेटवर्क्स उसके बाद आपका
50:39अ रिकेंट न्यूरल नेटवर्क्स एज वेल और फिर
50:43उसके बाद हम लोग कुछ एडवांस टॉपिक्स में
50:44घुस जैसे कि टॉर्च सर्फ कैसे काम करता है
50:47टॉर्च स्क्रिप्ट कैसे काम करता है मॉडल्स
50:50को कैसे सेव किया जाता है ऑन x फॉर्मेट
50:52में यह सारी चीजें जो हमने देखी आज वो सब
50:54हम लोग एंड में जाकर के कवर करने वाले हैं
50:56तो आई एम सुपर एक्साइटेड बिकॉज़ यह एक ऐसा
50:58टूल है जो हर अगले दिन और पॉपुलर होता जा
51:01रहा है एंड आई ट्रूली फील कि इफ यू वांट
51:03टू बिकम अ गुड डीप लर्निंग इंजीनियर जेन
51:05एआई इंजीनियर अ पाई डॉच इज समथिंग जो आपको
51:07आना चाहिए कंपनीज आर सीकिंग पीपल हु हैव
51:10गॉट गुड कमांड ओवर पाई टॉर्च सो दिस
51:13प्लेलिस्ट कैन अ हेल्प यू बिकम अ पाई
51:16टॉर्च मास्टर ठीक है सो या अगर आपको
51:20वीडियो पसंद आया प्लीज लाइक करना और अगर
51:22आपने इस चैनल को सब्सक्राइब नहीं किया है
51:24प्लीज डू सब्सक्राइब मिलते हैं नेक्स्ट
51:26वीडियो में बाय

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