PyTorch 介绍

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在2017年1⽉, Facebook的⼈⼯智能研究院 (FAIR) 向世界推出了PyTorch. 这个基于Torch的框架, 以其Python语⾔作为前端, 同时为深度学习研究者和开发者提供了两⼤核⼼优势:

⼀是强⼤的GPU加速张量计算能⼒, 其并⾏计算能⼒在当时与NumPy相媲美.
⼆是内置的⾃动微分系统, 使得构建深度神经⽹络变得更加直观和⾼效.

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2018年10⽉, 在NeurIPS 2018会议上, Facebook宣布了PyTorch 1.0的发布. 这个版本的推出, 标志着

PyTorch在商业化进程中取得了重要进展。

在2019年前, Tensor"ow⼀直作为深度学习系统中的领头存在, ⽽以2019年为分界线, Pytorch异军突起, 逐渐成为了开发者和研究⼈员最为喜爱的框架. 随着Pytorch的不断普及和完善, 其⽣态也越发蓬勃。

在AI领域, huggingface社区的开源的transformers库使⽤pytorch实现了市⾯上绝⼤多数开源的预训练模型。

微软的分布式训练框架deepspeed也⽀持Pytorch, 由于Pytorch备受研究⼈员的⻘睐, 近年来绝⼤多数开源神经⽹络架构都采⽤Pytorch实现。

PyTorch 安装

https://github.com/pytorch/pytorch

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安装:

pip install torch==2.1.0