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pytorch的概述、原理及应用.pdf
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2024-07-27
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PyTorch是一个用于机器学习和深度学习的开源深度学习框架,由Facebook(现更名为Meta Platforms)的人工智能研究团队于2016年发布,并在2017年1月正式推出。以下是对PyTorch的概述、原理及应用的详细解析: 一、概述 1. 基本信息 英文名:PyTorch 开发团队:Meta Platforms的人工智能研究团队(FAIR) 开发语言:Python、C++ 开源许可证:BSD许可证 主要功能:提供灵活的环境,便于编写和训练自定义神经网络模型 2. 发展历程 PyTorch是基于Torch库开发的,Torch是一个广泛使用的深度学习库,但最初使用的是Lua编程语言。PyTorch在Torch的基础上,引入了Python接口,并以其卓越的灵活性和对动态图的支持而闻名。 PyTorch自发布以来,不断迭代更新,引入了新的特性和优化,如PyTorch 2.0引入了torch.compile和TorchDynamo等,以支持对训练过程的加速和优化。 二、原理 1. 核心数据结构 张量(Tensor):PyTorch中的基本数据结构,类似于NumPy数
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PyTorch 是一个用于机器学习和深度学习的开源深度学习框架,
由 Facebook(现更名为 Meta Platforms)的人工智能研究团队于 2016
年发布,并在 2017 年 1 月正式推出。以下是对 PyTorch 的概述、原
理及应用的详细解析:
一、概述
1. 基本信息
英文名:PyTorch
开发团队:Meta Platforms 的人工智能研究团队(FAIR)
开发语言:Python、C++
开源许可证:BSD 许可证
主要功能:提供灵活的环境,便于编写和训练自定义神经网络
模型
2. 发展历程
PyTorch 是基于 Torch 库开发的,Torch 是一个广泛使用的深度
学习库,但最初使用的是 Lua 编程语言。PyTorch 在 Torch 的基础上,
引入了 Python 接口,并以其卓越的灵活性和对动态图的支持而闻名。
PyTorch 自发布以来,不断迭代更新,引入了新的特性和优化,
如 PyTorch 2.0 引入了 torch.compile 和 TorchDynamo 等,以支持对训练
过程的加速和优化。
二、原理
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