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首頁大數(shù)據(jù)時(shí)代PyTorch是什么？如何進(jìn)行安裝？
PyTorch是什么？如何進(jìn)行安裝？
2020-07-14
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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(duì)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(shí)PyTorch也是一個(gè)擁有自動(dòng)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(diǎn)

1.簡潔：

PyTorch在設(shè)計(jì)時(shí)，追求的是最少的封裝，因此PyTorch 的設(shè)計(jì)遵循tensor→variable(autograd)→nn.Module 三個(gè)由低到高的抽象層次，分別代表著高維數(shù)組(張量)、自動(dòng)求導(dǎo)(變量)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(層/模塊)，而且這三個(gè)抽象之間聯(lián)系緊密，可以同時(shí)進(jìn)行修改和操作。 簡潔的設(shè)計(jì)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(jì)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(píng)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(dòng)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(xiàng)技術(shù)不是PyTorch 獨(dú)有，但目前為止它實(shí)現(xiàn)是最快的，這也是PyTorch 對(duì)比Tensorflow 最大的優(yōu)勢。

3.易用：

PyTorch的面向?qū)ο蟮慕涌谠O(shè)計(jì)來源于Torch，而Torch的接口設(shè)計(jì)以靈活易用而著稱，PyTorch繼承了Torch的衣缽，尤其是API的設(shè)計(jì)和模塊的接口都與Torch高度一致。PyTorch的設(shè)計(jì)最符合人們的思維，它讓用戶盡可能地專注于實(shí)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(duì) 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(gè)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(huì)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(duì)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(gè)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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