PyTorch是什么?单从字面上,我们就能很容易看出来,与Python和Torch有关。PyTorch是使用Python作为编程语言,可以说是Torch的Python版,是由Torch7团队开发的,一种开源的神经网络框架,专门用于 GPU 加速的深度神经网络(DNN)编程。
可以将PyTorch 看做加入了GPU 支持的numpy,同时PyTorch也是一个拥有自动求导功能的强大的深度神经网络,已经被Facebook、Twitter、CMU 和Salesforce 等机构采用。
一、PyTorch优点
1.简洁:
PyTorch在设计时,追求的是最少的封装,因此PyTorch 的设计遵循tensor→variable(autograd)→nn.Module 三个由低到高的抽象层次,分别代表着高维数组(张量)、自动求导(变量)和神经网络(层/模块),而且这三个抽象之间联系紧密,可以同时进行修改和操作。 简洁的设计使得PyTorch的代码非常容易理解。PyTorch的源码只有TensorFlow的十分之一左右,设计直观、不抽象,使得PyTorch的源码十分易于阅读和理解。
2.速度:
PyTorch 的灵活性很高,速度也很快,在众多评测中,PyTorch 的速度表现胜过 TensorFlow和Keras 等许多神经网络框架。PyTorch,通过一种反向自动求导的技术,可以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,这也是PyTorch 对比Tensorflow 最大的优势。
3.易用:
PyTorch的面向对象的接口设计来源于Torch,而Torch的接口设计以灵活易用而著称,PyTorch继承了Torch的衣钵,尤其是API的设计和模块的接口都与Torch高度一致。PyTorch的设计最符合人们的思维,它让用户尽可能地专注于实现自己的想法,即所思即所得,不需要考虑太多关于框架本身的束缚。
4.活跃的社区:
PyTorch 提供了完整的文档,循序渐进的指南,作者亲自维护的论坛 供用户交流和求教问题。Facebook 人工智能研究院对 PyTorch 提供了强力支持,作为当今排名前三的深度学习研究机构,FAIR的支持足以确保PyTorch获得持续的开发更新,不至于像许多由个人开发的框架那样昙花一现。
二 、PyTorch安装
如果已经安装了cuda8.则使用pip来安装pytorch会十分简单。若使用其他版本的cuda,则需要下载官方释放出来对应的安装包。具体安装地址参见官网的首页。
目前最新稳定版本为0.4.0.上个版本0.3.0的文档有中文版,见中文文档。
pip install torch torchvision # for python2.7
pip3 install torch torchvision # for python3
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