Pytorch是一个开源机器学习图书馆。虽然它可以用于多种任务，但它特别有助于对深度学习任务（例如计算机视觉和自然语言处理）的培训和推断。
Pytorch受欢迎的主要原因之一是它有帮助人工智能（AI） 开发人员迅速原型和调试机器学习模型。
Pytorch从火炬库中获取名称，这是另一个用LUA编程语言编写的开源深度学习框架。Pytorch这个名字强调了图书馆对Python友好的自然及其在火炬项目中的根源。
Pytorch最初是由Facebook AI Research（Fair）团队于2017年创建的。2022年，Pytorch项目的管理被移交给了中立的Pytorch基金会。作为Linux基金会的一部分，Pytorch基金会有助于协调图书馆及其生态系统的未来发展。
Pytorch的好处
Pytorch提供了多种好处，使其成为AI程序员最喜欢的框架之一。库中一些最显着的方面使其适合各种机器学习用例，包括：
1。Python集成
Pytorch建立在Python，一种广泛使用和初学者友好的编程语言。这使得掌握的简单明了，即使对于没有深度学习经验的新AI开发人员也是如此。Pytorch还旨在在Python生态系统中平稳地工作，并与流行且强大的Python库（如Numpy，Scipy等）完美地集成。
2。易于调试
Pytorch支持动态计算图，这使开发人员可以即时构建和修改它们。此外，它也受益于Python的调试工具。这些功能有助于使调试Pytorch模型更易于管理，更高效，这在原型进行和实验不同的AI模型时特别有用。
3。GPU加速度
Pytorch支持GPU通过cuda加速Nvidia平行计算平台。这种支持有助于加速机器学习模型的培训，对于通常需要实质性计算能力的深度学习任务尤其重要。
4。分布式培训
Pytorch支持分布式培训，从而可以对CPU和GPU等不同硬件进行有效的培训和推断。通过在多个处理器或计算机上分配工作负载，Pytorch最大化资源利用率并大大减少了模型训练时间。
5。预训练的模型
Pytorch提供了广泛的预训练模型，例如VGG，Resnet，Mobilenet等。开发人员可以轻松地将这些预训练的模型集成到其现有的Pytorch项目中。此外，这些模型在大型数据集中进行了预训练，这可以显着减少模型实现良好性能所需的数据和培训时间。通过微调预训练的模型，与从头开始训练模型相比，开发人员也可以取得更好的性能，尤其是当他们的数据集受到限制时。
6。广泛的生态系统
由于它是开源的，Pytorch积累了大量的全球用户和贡献者社区。它拥有为特定任务量身定制的库的丰富生态系统自然语言处理（NLP），还有更多。
pytorch的关键要素
Pytorch具有三个基本组成部分，可帮助复杂的神经网络模型的快速发展开发：
1。张量
张量是Pytorch的基本构建块，通常被认为与多维阵列相似。这些张量基本上有助于表示任何类型的数据，包括数字形式的图像，音频和视频。张量是一种核心Pytorch数据类型，该数据类型存储并操纵模型的输入和输出以及模型参数。他们更好地利用GPU功能来进行更快的计算。
2。模块
多亏了Pytorch的大量模块，开发人员可以仅使用几行代码来迅速建立深度学习模型，而无需手动构建它们。诸如NN和Optim之类的模块提供了定义结构的结构化方法神经网络，以及培训模型时派上用场的各种优化算法。还有一个自动克拉德模块，可以通过反向传播的过程大大简化神经网络的训练。
3。动态计算图
深度学习模型在Pytorch中表示为动态计算图（DCGS）。与预构建的静态图不同，当您在DCG中运行代码时，神经网络的结构将被随时构建和修改。这对于实施复杂模型以及需要根据输入调整其体系结构的模型特别有用。DCG还简化了调试，因为它们允许开发人员在执行过程中检查模型。
Pytorch用例
它有助于加快模型开发和培训的许多好处，使Pytorch与AI开发人员一起完成各种任务。
Dataiku的中东和土耳其销售工程总监Jad Khalife说，Pytorch和Tensorflow是最受欢迎的两个最受欢迎的深度学习框架，既广泛用于建造和培训机器学习模型”。尽管它们具有许多相似之处，但它们在设计理念，可用性和生态系统上有很大差异。
Khalife认为Pytorch由于其简单性和灵活性而在学术界受到首选。他还认为，其动态图使原型和实验模型更加容易。
NLP是广泛使用Pytorch的领域之一。该库通常用于开发用于机器翻译，情感分析以及语音识别和综合的模型。实际上，许多AI开发人员将Pytorch视为许多NLP任务的首选工具，尤其是那些需要大量文本数据培训复杂的神经网络模型的工具。
然后是其GPU加速优势，它帮助Pytorch位置为复杂的计算机视觉应用程序的领先选择。开发人员普遍使用库处理和对图像进行分类，并实时检测对象等等。
它通常也用于加强学习任务，以帮助构建可以从与环境互动中学习的模型，并根据奖励和惩罚做出决策。这使Pytorch对机器人技术等应用程序有用，并且该模型可以学会对其环境做出反应。
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