PyTorch
PyTorch er et open source deep learning-bibliotek til Python, udviklet af Meta AI, der anvender dynamiske beregningsgrafer til fleksibel og intuitiv modelkonstruktion.
Kort fortalt
PyTorch er et værktøj, der gør det nemt at bygge og træne neurale netværk, populært i forskning på grund af dets brugervenlighed og dynamiske natur.
- Kategori
- værktøj
- Niveau
- øvet
- Udtale
- /ˈpaɪtɔːrtʃ/
Betydninger
1- 1
Et open source deep learning-bibliotek med dynamisk beregningsgraf, udviklet af Meta AI.
- Forskere foretrækker ofte PyTorch på grund af dets lette debugging og fleksibilitet.
- PyTorch understøtter automatisk differentiering via dets autograd-system.
Hvornår bruges det
PyTorch bruges primært af forskere og udviklere i industrien til at implementere og eksperimentere med deep learning-modeller, især inden for computer vision, naturlig sprogbehandling og reinforcement learning. Det er kendt for sin Pythonic stil og tætte integration med NumPy, samt sin effektive GPU-acceleration via CUDA.
Kodeeksempel
import torch
x = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0], requires_grad=True)
y = x ** 2
z = y.sum()
z.backward()
print(x.grad) # output: tensor([2., 4., 6.])Eksempel på automatisk differentiering: gradienten af summen af kvadrerede elementer beregnes.
Oprindelse
Navnet er en kombination af 'Py' (for Python) og 'Torch', en reference til det tidligere Torch-bibliotek til Lua, som PyTorch bygger videre på.