【PyTorch】概述
- 开发
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1. PyTorch是什么?
- PyTorch是一个深度学习框架,由Facebook于2016年开源发布。
- PyTorch是基于Torch框架的Python接口,旨在提供易用的强大工具来进行神经网络的构建和训练。
- PyTorch使用动态计算图,使得开发人员可以以类似于NumPy的方式编写代码,同时利用GPU加速进行高效的数值计算。
- PyTorch在学术界和工业界都得到了广泛的应用,是当前最受欢迎和流行的深度学习框架之一。
2. PyTorch的特点
- 动态图:PyTorch使用动态图来定义计算图,这使得PyTorch非常灵活,能够实现许多复杂的计算图。同时,使用动态图可以提高开发效率,因为开发者不需要很多额外的代码来定义计算图。
- 自动求导:PyTorch自带的自动求导机制可以计算任意可微函数的梯度,这使得开发者不必亲自编写反向传播算法。
- 易于学习:由于PyTorch的语法与Python非常相似,因此学习曲线相对较短。
- 库丰富:PyTorch社区非常活跃,有很多优秀的库可以支持我们完成各种任务。
- 前沿技术支持:PyTorch是深度学习领域的前沿技术之一,能够支持最新的深度学习算法,如GAN、强化学习等。
3. PyTorch的架构
核心组件 |
描述 |
torch |
类似NumPy的张量库,拥有强大GPU支持 |
torch.autograd |
基于磁带的自动微分库,支持torch中所有可微分的张量操作 |
torch.jit |
编译堆栈(TorchScript),用于从PyTorch代码创建可序列化和可优化的模型 |
torch.nn |
与自动梯度深度集成的神经网络库,追求最大限度的灵活性 |
torch.multiprocessing |
Python多进程处理,但在进程之间以神奇的方式共享torch张量内存。适用于数据加载和Hogwild训练 |
torch.utils |
数据加载器和其他易用的实用函数 |
原文地址:https://blog.csdn.net/weixin_45725295/article/details/134719746
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