PyTorch: Được sử dụng rộng rãi cho nghiên cứu học sâu với cú pháp linh hoạt, dễ sử dụng

PyTorch

Mục tiêu: Là một framework học sâu mã nguồn mở, được phát triển bởi Facebook AI Research, được ưa chuộng đặc biệt trong cộng đồng nghiên cứu nhờ cú pháp linh hoạt, trực quan và gần với Python thuần.

🔥 Đặc điểm nổi bật:

• Dynamic Computational Graph (Đồ thị tính toán động): cho phép thay đổi cấu trúc mô hình dễ dàng trong thời gian chạy — lý tưởng cho nghiên cứu và thử nghiệm sáng tạo.

• Tích hợp tốt với NumPy: và dễ debug nhờ tương thích cao với các công cụ Python.

• Hỗ trợ GPU và mô hình phân tán (Distributed Training).

• Tăng tốc với TorchScript khi triển khai sản phẩm.

🧠 Ứng dụng:

• Phát triển nhanh các mô hình mạng nơ-ron (CNN, RNN, Transformer,...).

• Dùng trong các nghiên cứu AI tiên tiến (NLP, thị giác máy tính, robotics,...).

• Cộng đồng lớn, tài nguyên phong phú.

Ví dụ xây dựng mạng nơ-ron đơn giản:

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

# Dữ liệu mẫu
X = torch.randn(100, 20)
y = torch.randint(0, 2, (100, 1)).float()

# Mô hình
class SimpleNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(SimpleNN, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(20, 64)
        self.relu = nn.ReLU()
        self.fc2 = nn.Linear(64, 1)
        self.sigmoid = nn.Sigmoid()
    
    def forward(self, x):
        return self.sigmoid(self.fc2(self.relu(self.fc1(x))))

model = SimpleNN()
criterion = nn.BCELoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

# Huấn luyện
for epoch in range(10):
    output = model(X)
    loss = criterion(output, y)
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()

---

Bạn muốn tiếp tục với phần công cụ dành cho xử lý ngôn ngữ tự nhiên như spaCy, Transformers (Hugging Face), hay chuyển sang phần tổng kết/so sánh các công cụ? Mình sẵn sàng hỗ trợ theo nhịp bạn viết.