
PyTorch是什么?單從字面上,我們就能很容易看出來,與Python和Torch有關(guān)。PyTorch是使用Python作為編程語言,可以說是Torch的Python版,是由Torch7團(tuán)隊開發(fā)的,一種開源的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架,專門用于 GPU 加速的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DNN)編程。
可以將PyTorch 看做加入了GPU 支持的numpy,同時PyTorch也是一個擁有自動求導(dǎo)功能的強(qiáng)大的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),已經(jīng)被Facebook、Twitter、CMU 和Salesforce 等機(jī)構(gòu)采用。
一、PyTorch優(yōu)點
1.簡潔:
PyTorch在設(shè)計時,追求的是最少的封裝,因此PyTorch 的設(shè)計遵循tensor→variable(autograd)→nn.Module 三個由低到高的抽象層次,分別代表著高維數(shù)組(張量)、自動求導(dǎo)(變量)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(層/模塊),而且這三個抽象之間聯(lián)系緊密,可以同時進(jìn)行修改和操作。 簡潔的設(shè)計使得PyTorch的代碼非常容易理解。PyTorch的源碼只有TensorFlow的十分之一左右,設(shè)計直觀、不抽象,使得PyTorch的源碼十分易于閱讀和理解。
2.速度:
PyTorch 的靈活性很高,速度也很快,在眾多評測中,PyTorch 的速度表現(xiàn)勝過 TensorFlow和Keras 等許多神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架。PyTorch,通過一種反向自動求導(dǎo)的技術(shù),可以零延遲地任意改變神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的行為,盡管這項技術(shù)不是PyTorch 獨有,但目前為止它實現(xiàn)是最快的,這也是PyTorch 對比Tensorflow 最大的優(yōu)勢。
3.易用:
PyTorch的面向?qū)ο蟮慕涌谠O(shè)計來源于Torch,而Torch的接口設(shè)計以靈活易用而著稱,PyTorch繼承了Torch的衣缽,尤其是API的設(shè)計和模塊的接口都與Torch高度一致。PyTorch的設(shè)計最符合人們的思維,它讓用戶盡可能地專注于實現(xiàn)自己的想法,即所思即所得,不需要考慮太多關(guān)于框架本身的束縛。
4.活躍的社區(qū):
PyTorch 提供了完整的文檔,循序漸進(jìn)的指南,作者親自維護(hù)的論壇 供用戶交流和求教問題。Facebook 人工智能研究院對 PyTorch 提供了強(qiáng)力支持,作為當(dāng)今排名前三的深度學(xué)習(xí)研究機(jī)構(gòu),F(xiàn)AIR的支持足以確保PyTorch獲得持續(xù)的開發(fā)更新,不至于像許多由個人開發(fā)的框架那樣曇花一現(xiàn)。
二 、PyTorch安裝
如果已經(jīng)安裝了cuda8.則使用pip來安裝pytorch會十分簡單。若使用其他版本的cuda,則需要下載官方釋放出來對應(yīng)的安裝包。具體安裝地址參見官網(wǎng)的首頁。
目前最新穩(wěn)定版本為0.4.0.上個版本0.3.0的文檔有中文版,見中文文檔。
pip install torch torchvision # for python2.7
pip3 install torch torchvision # for python3
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