講解對(duì)象：【人工智能系列】Pytorch簡(jiǎn)介
作者：融水公子 rsgz
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對(duì)象：Pytorch
實(shí)質(zhì)：
1 torch的python版本
2 開源的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架
設(shè)計(jì)者：Facebook
特點(diǎn)：
1 專門針對(duì) GPU 加速的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）編程
2 與Tensorflow的靜態(tài)計(jì)算圖不同,，pytorch的計(jì)算圖是動(dòng)態(tài)的,，可以根據(jù)計(jì)算需要實(shí)時(shí)改變計(jì)算圖
3 由于Torch語(yǔ)言采用 Lua，導(dǎo)致在國(guó)內(nèi)一直很小眾,，并逐漸被支持 Python 的 Tensorflow 搶走用戶
4 作為經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù) Torch 的端口,，PyTorch 為 Python 語(yǔ)言使用者提供了舒適的寫代碼選擇
5 PyTorch的設(shè)計(jì)追求最少的封裝，盡量避免重復(fù)造輪子
6 PyTorch 的設(shè)計(jì)遵循tensor→variable(autograd)→nn.Module 三個(gè)由低到高的抽象層次,，分別代表高維數(shù)組（張量）,、自動(dòng)求導(dǎo)（變量）和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（層/模塊），而且這三個(gè)抽象之間聯(lián)系緊密,，可以同時(shí)進(jìn)行修改和操作,。 簡(jiǎn)潔的設(shè)計(jì)帶來(lái)的另外一個(gè)好處就是代碼易于理解

7 PyTorch的源碼只有TensorFlow的十分之一左右，更少的抽象,、更直觀的設(shè)計(jì)使得PyTorch的源碼十分易于閱讀
8 PyTorch 的靈活性不以速度為代價(jià),，在許多評(píng)測(cè)中，PyTorch 的速度表現(xiàn)勝過(guò) TensorFlow和Keras 等框架
9 框架的運(yùn)行速度和程序員的編碼水平有極大關(guān)系,，但同樣的算法,，使用PyTorch實(shí)現(xiàn)的那個(gè)更有可能快過(guò)用其他框架實(shí)現(xiàn)的
10 PyTorch 是所有的框架中面向?qū)ο笤O(shè)計(jì)的最優(yōu)雅的一個(gè)
11 PyTorch的面向?qū)ο蟮慕涌谠O(shè)計(jì)來(lái)源于Torch，而Torch的接口設(shè)計(jì)以靈活易用而著稱,，Keras作者最初就是受Torch的啟發(fā)才開發(fā)了Keras
12 PyTorch繼承了Torch的衣缽,，尤其是API的設(shè)計(jì)和模塊的接口都與Torch高度一致。PyTorch的設(shè)計(jì)最符合人們的思維,，它讓用戶盡可能地專注于實(shí)現(xiàn)自己的想法,，即所思即所得，不需要考慮太多關(guān)于框架本身的束縛
13 PyTorch 提供了完整的文檔,，循序漸進(jìn)的指南,，作者親自維護(hù)的論壇 供用戶交流和求教問(wèn)題
14 Facebook 人工智能研究院對(duì) PyTorch 提供了強(qiáng)力支持,，作為當(dāng)今排名前三的深度學(xué)習(xí)研究機(jī)構(gòu),，F(xiàn)AIR的支持足以確保PyTorch獲得持續(xù)的開發(fā)更新，不至于像許多由個(gè)人開發(fā)的框架那樣曇花一現(xiàn)
15 PyTorch(Caffe2) 通過(guò)混合前端,，分布式訓(xùn)練以及工具和庫(kù)生態(tài)系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)快速,，靈活的實(shí)驗(yàn)和高效生產(chǎn)
16 PyTorch 和 TensorFlow 具有不同計(jì)算圖實(shí)現(xiàn)形式，TensorFlow 采用靜態(tài)圖機(jī)制(預(yù)定義后再使用),，PyTorch采用動(dòng)態(tài)圖機(jī)制(運(yùn)行時(shí)動(dòng)態(tài)定義)
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