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pytorchPyTorch是一个由Facebook人工智能研究院(FAIR)开发的开源机器学习库,专门用于机器学习和深度学习领域。以下是对PyTorch的详细介绍: 一、基本概述 定义:PyTorch是一个基于Python的深度学习框架,它提供了强大的GPU加速张量计算能力和内置的自动微分系统,使得构建和训练深度神经网络变得更加直观和高效。 语言:PyTorch的前端接口主要基于Python,同时也支持C++(通过LibTorch)。 提出时间:PyTorch的初始版本由Adam Paszke、Sam Gross和Soumith Chintala等人于2016年共同开发,并于2017年1月由Facebook的人工智能研究院(FAIR)正式发布。 二、核心特点 动态计算图:与TensorFlow等静态计算图框架不同,PyTorch的计算图是动态的,可以根据计算需要实时改变,这使得模型构建和调试过程更加灵活。 强大的GPU加速:PyTorch充分利用了GPU的计算能力,通过CUDA和cuDNN等库实现了高效的并行计算,加速了深度神经网络的训练和推理过程。
PyTorch 是一个由 Facebook 人工智能研究院(FAIR)开发的开源机器学习库,专门用
于机器学习和深度学习领域。以下是对 PyTorch 的详细介绍:
一、基本概
定义PyTorch 是一个基于 Python 的深度学习框架,它提供了强大的 GPU 加速张量
计算能力内置的自动微系统,使构建和训深度神经网络得更加直观和效。
语言PyTorch 的前端接口主要基于 Python,同时也支持 C++(通过 LibTorch)。
提出时间PyTorch 的初始版本由 Adam PaszkeSam Gross Soumith Chintala 等人
2016 年共同开发,并于 2017 1 月由 Facebook 的人工智能研究院(FAIR)正式
发布。
二、核心特
1. 动态计算图:与 TensorFlow 等静态计算图框架不同,PyTorch 的计算图是动态的,
可以根据计算需要实时改变,这使得模型构建和调试过程更加灵活。
2. 强大的 GPU 加速PyTorch 充分利用了 GPU 的计算能力,通过 CUDA cuDNN 等库
实现了高效的并行计算,加速了深度神经网络的训练和推理过程。
3. 内置自动微分PyTorch Autograd 自动微分引擎可以自动计算张量的梯度,并在反
向传播过程中更新计算图中张量的值,大大简化了深度学习模型的优化过程。
4. 丰富的生态系PyTorch 拥有一个丰富的生态系统,包括各种库和工具,支持计算
机视觉、自然语言处理等多个领域的发展。
三、版本更
PyTorch 持续进行版本更新,以引入新的功能和优化。例如,PyTorch 2.4 版本增加了
Python 3.12 的支持,以及 FSDP2custom ops API 等新特性。同时,PyTorch
提供了 Stable(稳定版)和 Preview(预览版)两种版本供用户选择,以满足不同用
户的需求。
四、安装与配置
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