PyTorch documentation

1. 1. पायटॉर्च दस्तावेज़ीकरण: शुरुआती गाइड

पायटॉर्च (PyTorch) एक ओपन-सोर्स मशीन लर्निंग लाइब्रेरी है जो मुख्य रूप से फेसबुक की एआई रिसर्च लैब द्वारा विकसित की गई है। यह पायथन प्रोग्रामिंग भाषा पर आधारित है और इसका उपयोग गहन शिक्षण (Deep Learning) और अन्य मशीन लर्निंग कार्यों के लिए किया जाता है। पायटॉर्च अपनी गतिशीलता, उपयोग में आसानी और मजबूत समुदाय के कारण शोधकर्ताओं और डेवलपर्स के बीच तेजी से लोकप्रिय हो रहा है। यह लेख शुरुआती लोगों के लिए पायटॉर्च दस्तावेज़ीकरण का एक विस्तृत परिचय है, जो आपको इसकी बुनियादी अवधारणाओं, सुविधाओं और उपयोगों को समझने में मदद करेगा।

पायटॉर्च की बुनियादी अवधारणाएँ

पायटॉर्च कई प्रमुख अवधारणाओं पर आधारित है जो इसकी कार्यक्षमता को परिभाषित करती हैं:

• टेन्सर (Tensor): टेन्सर पायटॉर्च में डेटा का मूलभूत इकाई है। यह बहुआयामी सरणी (multi-dimensional array) के समान है और इसमें संख्यात्मक डेटा संग्रहीत किया जाता है। टेन्सर पायटॉर्च में सभी गणनाओं का आधार हैं। टेन्सर फ्लो की तरह, पायटॉर्च में भी टेन्सर महत्वपूर्ण हैं।
• ऑटोमैटिक ग्रेडिएंट्स (Automatic Gradients): पायटॉर्च ऑटोमैटिक ग्रेडिएंट्स की गणना करने की क्षमता प्रदान करता है, जो बैकप्रोपैगेशन (backpropagation) के लिए आवश्यक है। बैकप्रोपैगेशन एक एल्गोरिदम है जिसका उपयोग न्यूरल नेटवर्क को प्रशिक्षित करने के लिए किया जाता है। यह ग्रेडिएंट डिसेंट के लिए महत्वपूर्ण है।
• डायनामिक कम्प्यूटेशनल ग्राफ (Dynamic Computational Graph): पायटॉर्च एक डायनामिक कम्प्यूटेशनल ग्राफ का उपयोग करता है, जिसका अर्थ है कि ग्राफ रनटाइम पर बनाया जाता है। यह डिबगिंग और प्रयोग को आसान बनाता है। यह टेन्सर फ्लो के स्थिर ग्राफ से अलग है।
• GPU सपोर्ट (GPU Support): पायटॉर्च GPU का उपयोग करके गणनाओं को तेज करने का समर्थन करता है। GPU का उपयोग विशेष रूप से गहन शिक्षण मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए फायदेमंद होता है। CUDA और GPU के बारे में अधिक जानकारी उपयोगी है।
• मॉड्यूल (Modules): मॉड्यूल पायटॉर्च में न्यूरल नेटवर्क बनाने के लिए उपयोग किए जाने वाले बिल्डिंग ब्लॉक हैं। मॉड्यूल में लेयर्स, एक्टिवेशन फ़ंक्शन और अन्य ऑपरेशन शामिल हो सकते हैं। न्यूरल नेटवर्क की संरचना को समझने के लिए मॉड्यूल आवश्यक हैं।

पायटॉर्च दस्तावेज़ीकरण का अवलोकन

पायटॉर्च दस्तावेज़ीकरण एक व्यापक संसाधन है जो पायटॉर्च के सभी पहलुओं को कवर करता है। यह दस्तावेज़ीकरण ऑनलाइन उपलब्ध है और इसमें निम्नलिखित अनुभाग शामिल हैं:

• ट्यूटोरियल (Tutorials): ट्यूटोरियल शुरुआती लोगों के लिए पायटॉर्च सीखने का एक शानदार तरीका है। वे पायटॉर्च के बुनियादी अवधारणाओं और उपयोगों को कवर करते हैं। पायटॉर्च वेबसाइट पर ट्यूटोरियल
• एपीआई संदर्भ (API Reference): एपीआई संदर्भ पायटॉर्च के सभी मॉड्यूल, फ़ंक्शन और कक्षाओं का विस्तृत विवरण प्रदान करता है। पायटॉर्च एपीआई संदर्भ
• उदाहरण (Examples): उदाहरण पायटॉर्च के विभिन्न उपयोगों को प्रदर्शित करते हैं। वे आपको यह समझने में मदद करते हैं कि पायटॉर्च का उपयोग वास्तविक दुनिया की समस्याओं को हल करने के लिए कैसे किया जा सकता है। पायटॉर्च उदाहरण
• अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न (FAQ): अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न पायटॉर्च के बारे में सामान्य प्रश्नों के उत्तर प्रदान करते हैं। पायटॉर्च FAQ
• समुदाय (Community): समुदाय पायटॉर्च उपयोगकर्ताओं का एक मंच है जहाँ आप प्रश्न पूछ सकते हैं, सहायता प्राप्त कर सकते हैं और दूसरों के साथ जुड़ सकते हैं। पायटॉर्च फोरम

पायटॉर्च को स्थापित करना

पायटॉर्च को स्थापित करने के कई तरीके हैं। सबसे आसान तरीका pip का उपयोग करना है:

```bash pip install torch torchvision torchaudio ```

यह कमांड पायटॉर्च, टोर्चविजन (TorchVision) और टोर्चऑडियो (TorchAudio) स्थापित करेगा। टोर्चविजन छवि प्रसंस्करण के लिए उपयोगी है, जबकि टोर्चऑडियो ऑडियो प्रसंस्करण के लिए उपयोगी है।

आप अपनी ऑपरेटिंग सिस्टम और हार्डवेयर के लिए विशिष्ट निर्देशों के लिए पायटॉर्च वेबसाइट पर भी जा सकते हैं: पायटॉर्च इंस्टॉलेशन

पायटॉर्च में टेन्सर के साथ काम करना

टेन्सर पायटॉर्च में डेटा का मूलभूत इकाई है। आप विभिन्न तरीकों से टेन्सर बना सकते हैं, जैसे कि:

• torch.tensor(): यह फ़ंक्शन एक पायथन सूची या टपल से एक टेन्सर बनाता है।
• torch.zeros(): यह फ़ंक्शन शून्य से भरा एक टेन्सर बनाता है।
• torch.ones(): यह फ़ंक्शन एक से भरा एक टेन्सर बनाता है।
• torch.randn(): यह फ़ंक्शन सामान्य वितरण से यादृच्छिक संख्याओं से भरा एक टेन्सर बनाता है।

टेन्सर पर विभिन्न ऑपरेशन किए जा सकते हैं, जैसे कि:

• जोड़ (Addition): दो टेन्सर को जोड़ा जा सकता है।
• गुणा (Multiplication): दो टेन्सर को गुणा किया जा सकता है।
• विभाजन (Division): एक टेन्सर को दूसरे टेन्सर से विभाजित किया जा सकता है।
• रिसेपिंग (Reshaping): एक टेन्सर का आकार बदला जा सकता है।

टेन्सर के साथ काम करते समय, यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि टेन्सर का डेटा प्रकार (data type) क्या है। सामान्य डेटा प्रकारों में float32, float64, int32 और int64 शामिल हैं। आप `.dtype` विशेषता का उपयोग करके टेन्सर का डेटा प्रकार प्राप्त कर सकते हैं।

ऑटोमैटिक ग्रेडिएंट्स का उपयोग करना

ऑटोमैटिक ग्रेडिएंट्स पायटॉर्च की एक शक्तिशाली सुविधा है जो आपको न्यूरल नेटवर्क को प्रशिक्षित करने के लिए बैकप्रोपैगेशन करने की अनुमति देती है। ऑटोमैटिक ग्रेडिएंट्स का उपयोग करने के लिए, आपको `requires_grad=True` तर्क को टेन्सर के निर्माण के दौरान सेट करना होगा।

```python x = torch.tensor(2.0, requires_grad=True) y = x**2 y.backward() print(x.grad) ```

यह कोड `x` नामक एक टेन्सर बनाता है जिसका मान 2.0 है। `requires_grad=True` तर्क सेट करने से पायटॉर्च को `x` के संबंध में `y` के ग्रेडिएंट को ट्रैक करने के लिए कहा जाता है। फिर कोड `y` नामक एक टेन्सर बनाता है जिसका मान `x` का वर्ग (square) है। अंत में, कोड `y.backward()` को कॉल करता है, जो `x` के संबंध में `y` के ग्रेडिएंट की गणना करता है। `x.grad` विशेषता में ग्रेडिएंट संग्रहीत होता है।

डायनामिक कम्प्यूटेशनल ग्राफ का उपयोग करना

पायटॉर्च एक डायनामिक कम्प्यूटेशनल ग्राफ का उपयोग करता है, जिसका अर्थ है कि ग्राफ रनटाइम पर बनाया जाता है। यह डिबगिंग और प्रयोग को आसान बनाता है। डायनामिक ग्राफ का उपयोग करने के लिए, आपको `torch.autograd.Function` क्लास का उपयोग करके कस्टम ऑपरेशन बनाने की आवश्यकता हो सकती है।

GPU सपोर्ट का उपयोग करना

पायटॉर्च GPU का उपयोग करके गणनाओं को तेज करने का समर्थन करता है। GPU का उपयोग करने के लिए, आपको अपने GPU पर टेन्सर को स्थानांतरित करना होगा। आप `.to()` विधि का उपयोग करके टेन्सर को GPU पर स्थानांतरित कर सकते हैं:

```python device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') x = torch.tensor(2.0).to(device) y = x**2 print(y) ```

यह कोड पहले जांचता है कि GPU उपलब्ध है या नहीं। यदि GPU उपलब्ध है, तो यह `device` चर को `'cuda'` पर सेट करता है। अन्यथा, यह `device` चर को `'cpu'` पर सेट करता है। फिर कोड `x` नामक एक टेन्सर बनाता है जिसका मान 2.0 है। अंत में, कोड `x.to(device)` को कॉल करता है, जो `x` को GPU पर स्थानांतरित करता है।

पायटॉर्च में मॉड्यूल का उपयोग करना

मॉड्यूल पायटॉर्च में न्यूरल नेटवर्क बनाने के लिए उपयोग किए जाने वाले बिल्डिंग ब्लॉक हैं। आप `torch.nn.Module` क्लास को उपवर्ग करके कस्टम मॉड्यूल बना सकते हैं।

```python import torch.nn as nn

class MyModule(nn.Module):

   def __init__(self):
       super(MyModule, self).__init__()
       self.linear = nn.Linear(10, 5)

   def forward(self, x):
       return self.linear(x)

```

यह कोड `MyModule` नामक एक कस्टम मॉड्यूल बनाता है। `__init__()` विधि मॉड्यूल को इनिशियलाइज़ करती है। `forward()` विधि परिभाषित करती है कि मॉड्यूल इनपुट को कैसे संसाधित करता है। इस उदाहरण में, `forward()` विधि इनपुट `x` को `self.linear` नामक एक रैखिक परत (linear layer) के माध्यम से पारित करती है।

उन्नत विषय

पायटॉर्च में कई उन्नत विषय हैं जो आपको अधिक जटिल मॉडल बनाने और प्रशिक्षित करने की अनुमति देते हैं। इन विषयों में शामिल हैं:

• कन्वोल्यूशन न्यूरल नेटवर्क (Convolutional Neural Networks): CNN छवि प्रसंस्करण के लिए उपयोग किए जाते हैं।
• आवर्ती न्यूरल नेटवर्क (Recurrent Neural Networks): RNN अनुक्रमिक डेटा (sequential data) के लिए उपयोग किए जाते हैं।
• जनरेटिव एडवर्सरी नेटवर्क (Generative Adversarial Networks): GAN नई डेटा उत्पन्न करने के लिए उपयोग किए जाते हैं।
• ट्रांसफॉर्मर (Transformers): Transformer प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (natural language processing) के लिए उपयोग किए जाते हैं।
• वितरित प्रशिक्षण (Distributed Training): Distributed Training बड़े मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए उपयोग किया जाता है।

बाइनरी ऑप्शन के लिए पायटॉर्च का उपयोग

हालांकि पायटॉर्च मुख्य रूप से मशीन लर्निंग के लिए डिज़ाइन किया गया है, लेकिन इसका उपयोग बाइनरी ऑप्शन ट्रेडिंग में भी किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, पायटॉर्च का उपयोग बाइनरी ऑप्शन की कीमतों की भविष्यवाणी करने के लिए एक मॉडल को प्रशिक्षित करने के लिए किया जा सकता है। यह मॉडल ऐतिहासिक डेटा, तकनीकी विश्लेषण संकेतकों और अन्य प्रासंगिक कारकों का उपयोग कर सकता है।

• तकनीकी विश्लेषण (Technical Analysis): पायटॉर्च का उपयोग तकनीकी विश्लेषण संकेतकों की गणना करने और उनका विश्लेषण करने के लिए किया जा सकता है। मूविंग एवरेज और आरएसआई जैसे संकेतकों का उपयोग किया जा सकता है।
• वॉल्यूम विश्लेषण (Volume Analysis): पायटॉर्च का उपयोग वॉल्यूम डेटा का विश्लेषण करने और ट्रेडिंग अवसरों की पहचान करने के लिए किया जा सकता है। वॉल्यूम प्रोफाइल और ऑर्डर फ्लो का विश्लेषण किया जा सकता है।
• जोखिम प्रबंधन (Risk Management): पायटॉर्च का उपयोग जोखिम प्रबंधन रणनीतियों को विकसित करने और लागू करने के लिए किया जा सकता है। पॉज़िशन साइजिंग और स्टॉप-लॉस ऑर्डर का उपयोग किया जा सकता है।
• बैकटेस्टिंग (Backtesting): पायटॉर्च का उपयोग ऐतिहासिक डेटा पर ट्रेडिंग रणनीतियों का परीक्षण करने के लिए किया जा सकता है। बैकटेस्टिंग परिणाम का विश्लेषण किया जा सकता है।
• सेंटीमेंट विश्लेषण (Sentiment Analysis): पायटॉर्च का उपयोग समाचार लेखों और सोशल मीडिया पोस्ट जैसे पाठ डेटा का विश्लेषण करने के लिए किया जा सकता है ताकि बाइनरी ऑप्शन की कीमतों पर बाजार की भावना के प्रभाव को समझा जा सके।

यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि बाइनरी ऑप्शन ट्रेडिंग जोखिम भरा है और नुकसान की संभावना हमेशा मौजूद रहती है। पायटॉर्च का उपयोग बाइनरी ऑप्शन ट्रेडिंग में लाभ की गारंटी नहीं देता है।

निष्कर्ष

पायटॉर्च एक शक्तिशाली और लचीली मशीन लर्निंग लाइब्रेरी है जो गहन शिक्षण और अन्य मशीन लर्निंग कार्यों के लिए आदर्श है। पायटॉर्च दस्तावेज़ीकरण एक व्यापक संसाधन है जो आपको पायटॉर्च सीखने और इसका उपयोग करने में मदद करेगा। यह लेख आपको पायटॉर्च की बुनियादी अवधारणाओं, सुविधाओं और उपयोगों का एक विस्तृत परिचय प्रदान करता है।

अभी ट्रेडिंग शुरू करें

IQ Option पर रजिस्टर करें (न्यूनतम जमा $10) Pocket Option में खाता खोलें (न्यूनतम जमा $5)

हमारे समुदाय में शामिल हों

हमारे Telegram चैनल @strategybin से जुड़ें और प्राप्त करें: ✓ दैनिक ट्रेडिंग सिग्नल ✓ विशेष रणनीति विश्लेषण ✓ बाजार की प्रवृत्ति पर अलर्ट ✓ शुरुआती के लिए शिक्षण सामग्री