PyTorch是一个开源的Python机器学习库,基于Torch,用于自然语言处理等应用程序。

2017年1月,由Facebook人工智能研究院(FAIR)基于Torch推出了PyTorch。它是一个基于Python的可续计算包,提供两个高级功能

1、具有强大的GPU加速的张量计算(如NumPy)。

2、包含自动求导系统的深度神经网络。

为初学者而著!

在这里给小伙伴们整理了AI人工智能PyTorch深度学习适合零基础的小伙伴们学习的视频教程。

感兴趣的小伙伴可以点视频链接和小编一起学习,共同进步!

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PyTorch运行环境

已兼容Windows(CUDA,CPU)、MacOS(CPU)、Linux(CUDA,ROCm,CPU)

PyTorch的优点

  • PyTorch是相当简洁且高效快速的框架

  • 设计追求最少的封装

  • 设计符合人类思维,它让用户尽可能地专注于实现自己的想法

  • 与google的Tensorflow类似,FAIR的支持足以确保PyTorch获得持续的开发更新

  • PyTorch作者亲自维护的论坛 供用户交流和求教问题

  • 入门简单

PyTorch的搭建

安装Pytorch

PyTorch的安装十分简单,根据PyTorch官网,对系统选择和安装方式等灵活选择即可。

PyTorch的发展

PyTorch的前身是Torch,其底层和Torch框架一样,但是使用Python重新写了很多内容,不仅更加灵活,支持动态图,而且提供了Python接口。它是由Torch7团队开发,是一个以Python优先的深度学习框架,不仅能够实现强大的GPU加速,同时还支持动态神经网络。

PyTorch既可以看作加入了GPU支持的numpy,同时也可以看成一个拥有自动求导功能的强大的深度神经网络。除了Facebook外,它已经被Twitter、CMU和Salesforce等机构采用。

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