PyTorch是一個新興的機器學習框架,由Facebook人工智能研究團隊開發。由于其靈活性、動態網絡模型等特性,發展非常迅猛,目前已是機器學習框架Top 2。下面我們通過一個PPT,來深入了解一下PyTorch的內部機制。
作者Christian Perone,資深機器學習/數據科學研究員、軟件工程師。曾在惠普工作,目前在加拿大頂尖的工程學院之一的蒙特利爾工程學院的任教,
Torch是一個用于機器學習和科學計算的模塊化開源庫,最初是NYU的研究人員為學術研究而開發的。
該庫通過對LuaJIT編譯器的利用提高了性能,而且基于C的NVIDIA CUDA擴展使得Torch能夠利用GPU加速。
許多開發人員使用Torch作為受GPU支持的NumPy替代方案;其他開發人員使用它來開發深度學習算法。
Torch得以聞名,源于Facebook和Twitter對它的使用。PyTorch顧名思義就是使用了Python作為開發語言。
PyTorch是一個較新的深度學習框架,主打動態網絡模型。相比其他同類框架,PyTorch提供一種較低級別的方法,對于更具備數學背景的用戶來講靈活性更強。
雖然問世時間不久,但PyTorch發展勢頭迅猛,已成為機器學習主流框架Top 2(下圖中右下角最短的紫色曲線)。
下面,我們通過Perone的PPT,來深入的了解一下PyTorch的內容機制。
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原文標題:一文解構PyTorch:40頁PPT理解內部機制
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