pytorch简介

Pytorch简介

要介绍Pytorch之前,不得不说以下Torch。Torch是一个由大量机器学习算法支持的科学计算框架。是一个与numpy类似的张量操作库,其特点是特别灵活,但因其采用小众的编程语言Lua,所以流行度不高,这也就有了Pytorch的出现,所以其实Torch是Pytorch的前身,它们的底层语言相同,只是使用了不同上层包装语言
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Pytorch是基于Torch的Python的开源机器学习库,用于自然语言处理等应用程序。它主要有Facebook的人工智能小组开发,不仅能够实现强大的GPU加速,同时还支持动态神经网络,这一点是现在很多主流框架入Tensorflow都不支持的,Pytorch提供了两个高级功能,具有强大的GPU加速张量计算,包含自动求导系统的深度神经网络。
处理Facebook之外,Twitter, GMU和Salesforce等机构都采用了PyTorch。
Tensorflow和Caffe都是命令式编程语言,而且是静态的,首先必须构建一个神经网络,然后一次又一次的使用相同的结构,如果想改变网络结构,必须从头开始,但是对于Pytorch,通过反向求导技术,可以让你零延迟的任意改变神经网络的行为,而且实现速度非常快,正是这一灵活性,Pytorch是tensorflow的最大优势。
另外pytorch代码对于tensorflow而言,更加简洁直观,底层代码也容易看懂,这对于使用他的人来说,理解底层肯定是一件令人激动的事。
总结以下,Pytorch的有优点:支持GPU灵活,支持动态神经网络,底层代码易于理解,命令式体验自定义扩展。
Pytorch的缺点:目前不支持快速傅里叶,沿维翻转张量和检测无穷与非数值张量,针对移动端、嵌入式部署以及高性能服务器端的部署其性能表现有待提升。其次由于这个框架较新, 使得它的社区没有那么强大,在文档方面其C库大多没有文档。

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