PyTorch

PyTorch 是一个由 Facebook AI Research（FAIR）开发的开源深度学习框架。它基于 Torch 库，使用 Python 编程语言进行开发。PyTorch 提供了丰富的 API 和工具，方便开发者构建、训练和部署各种深度学习模型。PyTorch 在学术界和工业界都得到了广泛的应用，并受到了许多研究人员和工程师的欢迎。

PyTorch 关键特性：

• 与Python完美融合(Pythonic)：提供了简洁易懂的 API 和良好的 Python 集成，使得开发者能够快速上手并实现复杂的深度学习模型。

• 支持张量计算(tensor computation)

• 动态计算图(Dynamic Computation Graph)：在运行时可以更改神经网络的结构和参数，提供了较高的灵活性。这对于研究人员在实验和调试过程中尤为有用。

• 性能：PyTorch 充分利用了 GPU 加速计算的优势，提供了高效的张量计算和自动求导功能。此外，PyTorch 还支持分布式训练，可以在多 GPU 和多节点上进行大规模模型训练。

• 社区支持：PyTorch 拥有庞大的开发者社区，提供了大量的预训练模型、教程和资源。此外，许多研究领域的先进算法和应用都已经在 PyTorch 中得到了实现，使得用户可以更方便地使用和扩展这些方法。

• 与生产环境集成：PyTorch 提供了 TorchScript，这是一种将 PyTorch 模型转换为静态计算图的工具，以便在生产环境中进行高效部署。此外，通过 ONNX（Open Neural Network Exchange）标准，PyTorch 可以与其他深度学习框架进行互操作，进一步提高了部署的灵活性。

主题

• PyTorch 张量操作

• PyTorch GPU 运算

• 安装

  • PyTorch CPU 版安装

• torch.nn

  • torch.nn.LayerNorm
  • torch.nn.Embedding
  • torch.nn.Module

• torch.utils.data

  • torch.utils.data.DataLoader

网络资源

• PyTorch显存机制分析 - 知乎

本文作者：Maeiee

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