PyTorch Temelleri: Model İnşa Etmek ve Eğitmek

PyTorch varsayılan olarak eager (istekli) yürütme kullanır: tensörler Python işlemleri boyunca akar ve sıradan veriler gibi yazdırabilir, dilimleyebilir ve hata ayıklayabilirsin. Bu, finansta önemlidir; işin yarısı karmakarışık özellik panellerini yeniden biçimlendirmek ve modele beslediğin tensöre hiçbir önden bakışın (look-ahead) sızmadığını doğrulamaktır.

Bunu eski „önce statik bir graf kur, sonra bir oturum çalıştır" iş akışıyla karşılaştır. Araştırmacılar hâlâ dağıtım için model dışa aktarır, ama günlük çalışma anındalıktan yararlanır: bir katmanı değiştir, hücreyi yeniden çalıştır, aktivasyonları incele.

Bir tensör çok boyutlu bir dizidir; requires_grad=True, türev almak istediğin yaprakları işaretler. Autograd, geriye doğru bir graf oluşturmak için işlemleri kaydeder, böylece loss.backward() parametrelerdeki .grad'ı doldurur.

import torch
x = torch.randn(32, 10, requires_grad=True)
w = torch.randn(10, 1, requires_grad=True)
y = (x @ w).mean()
y.backward()
print(w.grad.shape)

Mevcut olduğunda tensörleri cuda veya mps üzerine yerleştir; her adımda küçük tensörleri istemeden ileri geri taşımamak için cihaz yerleşimini tutarlı tut.

nn.Module'u alt sınıflandır, katmanları __init__ içinde tanımla ve onları forward içinde birbirine bağla. Kayıt (registration), parametrelerin optimize ediciler için model.parameters() içinde görünmesini sağlar.

import torch.nn as nn

class MLP(nn.Module):
    def __init__(self, n):
        super().__init__()
        self.net = nn.Sequential(
            nn.Linear(n, 64), nn.ReLU(), nn.Linear(64, 1)
        )
    def forward(self, x):
        return self.net(x)

Sıra modelleri için nn.LSTM ve nn.TransformerEncoder katmanları yaygındır; tablosal alfa için MLP'ler ve gradyan artırma (gradient boosting) hâlâ birbiriyle yarışır — trende göre değil, doğrulama disiplinine göre seç.

Eğitim bilerek tekrarlayıcıdır: ileri, kayıp, gradyanı sıfırla, geriye, adım. Ekstralar önemlidir: model.train() ile model.eval() dropout ve batch norm'u değiştirir; torch.no_grad() bellek tasarrufu için doğrulamayı sarar.

Özellikleri ve etiketleri somutlaştırmak için Dataset'i alt sınıflandır; partileme (batching) için DataLoader ile sarmala. Kronolojik veriler için, genellikle doğrulamada shuffle=False tut ve ardışık pencereleri dilimliyorsan eğitimde de sık sık böyle yap — aksi halde bilgiyi zaman boyunca bulaştırırsın.

GaiaEx veya benzer akışlardan tick verisiyle eğitim yapıyorsan, barları tek bir saate hizala, kayıp yazdırmaları (missing prints) açıkça ele al ve özellik kodunu model kontrol noktasıyla birlikte sürümle.

Düşük gecikmeli çıkarım için ekipler genellikle modeli izler (trace) veya betikler (script), ardından bir C++ çalışma zamanında veya bir sidecar servisinde çalıştırırlar. Eğitim ortamını (kütüphane sürümlerini), dışa aktarım için kullandığın her neyse ona sabitli tut.

PyTorch Lightning ve benzeri çerçeveler, çok-GPU eğitim ve loglama için standart kod (boilerplate) miktarını azaltır; dikkatli özellik tasarımının yerini almazlar. İşlemde avantaj genellikle biraz daha süslü bir optimize ediciden değil, veri hijyeninden ve rejim farkındalığından gelir.