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python torch的用法

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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。

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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。

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