Torch (çok boyutlu vektörel bir kütüphane) makine öğrenme algoritmaları için kapsamlı destek sunan bilimsel bilgi işleme becerisine sahip bir makine öğrenme kütüphanesidir. Temelinde Lua programlama dilini ve C/CUDA uygulaması içerir. Bunun bir versiyonu, şirket içi ekipleri derin öğrenme platformlarını kişiselleştirmek için ayıran Facebook ve Twitter gibi büyük teknoloji şirketleri tarafından kullanılır. Pytorch olarak isimlendirilen Torch türevi Ocak 2017 tarihinde Facebook tarafından açık kaynak olarak yayınlanmıştır. Bu türevin özelliği ise python tabanlı olmasıdır. PyTorch, değişken uzunlukta giriş ve çıkışları işleme imkânı tanıyan dinamik hesaplama grafikleri sunar. Bu da bizim girdileri dün bahsemiş olduğumuz girdi boyutunun değişmesi olayına karşı çaresizlikten kurtarır. Bu olay RNN(Tekrarlayan Sinir Ağı) sistemleri ile çalışırken oldukça yararlıdır. RNN'ler, keyfi giriş dizilerini işlemek için dahili belleklerini kullanabilirler.

Torch vs TensorFLow PyTorch, araştırma, hobi ve küçük ölçekli projeler için hızlı örnekleme avantajı sağlar. TensorFlow, özellikle çapraz platform ve gömülü dağıtım göz önüne alındığında, büyük ölçekli dağıtımlar için daha uygundur. Neden Torch Torch en karmaşık işlemleri bile oldukça kolay duruma getirir. Algoritmalarımızı hazırlarken son derece esnek ve hızlı yapma imkanı sunar Torch Lua topluluğunun hazırladıklarının yanısıra makine öğrenmesi, bilgisayarlı görü, sinyal işleme, paralel işlem, resim, video, ses ve ağ iletişimi gibi geniş ekosistem içindeki topluluk tarafından hazırlanmış paketler ile gelmektedir. Ayşegül Dündar(Nvdia) Koray Kavukcuoglu(Google)

Derin Öğrenme Çatıları Karşılaştırması

CNN
Makine öğrenmede, kıvrımlı(convolutional) sinir ağı (CNN veya ConvNet), görsel imgelemlerin analiz edilmesine başarıyla uygulanmış derin, ileri beslemeli yapay sinir ağlarının bir sınıfıdır.
RNN
Tekrarlayan sinir ağı (RNN), birimler arasındaki bağlantıların yönlendirilmiş bir döngü oluşturduğu yapay sinir ağı sınıfıdır.
Keras
Keras, Python'da yazılmış ve TensorFlow, CNTK veya Theano'nun üstünde çalışabilen üst düzey sinir ağları API'ıdır. Hızlı deney yapılmasına odaklanarak geliştirildi.