中企动力做的网站后台怎么登陆,js 网站制作,网站建设与网页制作论文,十渡网站建设目录 1、PyTorch 2、PyTorch常用的工具包 3、PyTorch特点 4、PyTorch不足之处 今天给大家讲解一下PyTorch深度学习框架的一些基础知识#xff0c;希望对大家理解PyTorch有一定的帮助#xff01; 1、PyTorch PyTorch是一个基于Torch的Python机器学习框架。它是由Facebook的人工… 目录 1、PyTorch 2、PyTorch常用的工具包 3、PyTorch特点 4、PyTorch不足之处 今天给大家讲解一下PyTorch深度学习框架的一些基础知识希望对大家理解PyTorch有一定的帮助 1、PyTorch PyTorch是一个基于Torch的Python机器学习框架。它是由Facebook的人工智能研究小组在2016年开发的解决了Torch因为使用Lua编程语言普及度不高的问题故采用了集成非常广泛的Python编程语言来实现。 2、PyTorch常用的工具包 torch类似于Numpy的通用数组库可以在将张量类型转换为torch.cuda.TensorFloat并支持在GPU上进行计算。torch.autograd主要用于构建计算图形并自动获取渐变的包torch.nn具有共同层和成本函数的神经网络库torch.optim具有通用优化算法如SGDAdam等的优化包torch.utils数据载入器。具有训练器和其他便利功能torch.legacy(.nn/.optim) 处于向后兼容性考虑从 Torch 移植来的 legacy 代码torch.multiprocessing python 多进程并发实现进程之间 torch Tensors 的内存共享3、PyTorch特点 动态神经结构PyTorch通过一种反向自动求导的技术可以做到零延迟地任意改变神经网络的行为避免因为构建神经网络完成后如果需要调整神经网络结构只能从头开始的麻烦采用PyTorch大大节省了人力和时间成本。Debug调试方便PyTorch 的设计思路是线性、直观且易于使用的当你执行一行代码时一步步去执行不涉及异步调试的繁琐所以当代码出现Bug 的时候可以通过很方便定位代码的位置避免因为bug错误的指向或者异步和不透明的引擎造成查询问题的麻烦。代码简洁易懂PyTorch的代码相对于Tensorflow更加简洁容易读懂并且PyTorch本身源代码阅读起来也要友好很多这样更容易深入理解PyTorch。社区活跃度高 PyTorch 拥有一个非常活跃的社区和论坛discuss.pytorch.org。它的文档pytorch.org梳理的非常清晰初学者入门很快并且它与 PyTorch 版本保持同步并提供一组完整教程。PyTorch 使用起来非常简单所以学习成本也就比较低。4、PyTorch不足之处 可视化监控能力弱缺少直接可用监控和可视化接口不如TensorFlow应用广泛 PyTorch 不是端到端的机器学习开发工具实际应用程序的开发需要将 PyTorch 代码转换为另一个框架例如 Caffe2转换后将应用程序部署到服务器、工作站和移动设备。
