python torch的用法

  • 更新时间:2020-05-19 10:35:18
  • 编辑:翟德宇
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参考资料

正文内容

python torch是什么

PyTorch 是Torch7 团队开发的,从它的名字就可以看出,其与Torch 的不同之处在于PyTorch 使用了Python 作为开发语言。

python torch是什么

所谓“Python first”,同样说明它是一个以Python 优先的深度学习框架,不仅能够实现强大的GPU 加速,同时还支持动态神经网络,这是现在很多主流框架比如Tensorflow 等都不支持的。

PyTorch 既可以看做加入了GPU 支持的numpy,同时也可以看成一个拥有自动求导功能的强大的深度神经网络,除了Facebook 之外,它还已经被Twitter、CMU 和Salesforce 等机构采用。

为何要使用PyTorch

面对如此多的深度学习框架,我们为何要选择PyTorch 呢?Tensorflow 不是深度学习框架默认的老大吗,为什么不直接选择Tensorflow 而是要选择PyTorch 呢?下面分4个方面来介绍为何要使用PyTorch。

(1)掌握一个框架并不能一劳永逸,现在深度学习并没有谁拥有绝对的垄断地位,就算是Google 也没有,所以只学习Tensorflow 并不够。同时现在的研究者使用各个框架的都有,如果你要去看他们实现的代码,至少也需要了解他们使用的框架,所以多学一个框架,以备不时之需。

(2)Tensorflow 与Caffe 都是命令式的编程语言,而且是静态的,首先必须构建一个神经网络,然后一次又一次使用同样的结构,如果想要改变网络的结构,就必须从头开始。但是对于PyTorch,通过一种反向自动求导的技术,可以让你零延迟地任意改变神经网络的行为,尽管这项技术不是PyTorch 独有,但目前为止它实现是最快的,能够为你任何疯狂想法的实现获得最高的速度和最佳的灵活性,这也是PyTorch 对比Tensorflow 最大的优势。

(3)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,它会忠实地执行,并没有异步的世界观,所以当你的代码出现Bug 的时候,可以通过这些信息轻松快捷地找到出错的代码,不会让你在Debug 的时候因为错误的指向或者异步和不透明的引擎浪费太多的时间。

(4)PyTorch 的代码相对于Tensorflow 而言,更加简洁直观,同时对于Tensorflow高度工业化的很难看懂的底层代码,PyTorch 的源代码就要友好得多,更容易看懂。深入API,理解PyTorch 底层肯定是一件令人高兴的事。一个底层架构能够看懂的框架,你对其的理解会更深。

最后,我们简要总结一下PyTorch 的特点:

支持GPU;

动态神经网络;

Python 优先;

命令式体验;

轻松扩展。

拥有着如此多优点的.PyTorch 也有着它的缺点,因为这款框架比较新,所以使用的人也就比较少,这也就使得它的社区没有那么强大,但是PyTorch 提供了一个官方的论坛,大多数碰到的问题都可以去里面搜索,里面的答案一般都是由作者或者其他PyTorch 使用者提供的,论坛的更新也特别频繁,同时也可以去Github 上面提Issue,一般很快就会得到开发者的回应,也算是一定程度上解决了社区的问题。

以上就是python torch是什么的详细内容,更多请关注码农之家其它相关文章!

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