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作者：empty 页数：376 出版社：empty |
《PyTorch官方教程中文版》介绍
PyTorch是一个基于Torch的Python开源机器学习库， 用于自然语言处理等应用程序。它主要由Facebook d的人工智能小组开发， 不仅能够实现强大的GPU加速， 同时还支持动态神经网络， 这一点是现在很多主流框架如Tensor Flow都不支持的。PyTorch提供了两个高级功能：1.具有强大的GPU加速的张量计算(如Numpy) 2.包含自动求导系统的深度神经网络除了Facebook之外，Twitter、GMU和Salesforce等机构都采用了PyTorch。官方教程包含了PyTorch介绍， 安装教程； 60分钟快速入门教程， 可以迅速从小白阶段完成一个分类器模型；计算机视觉常用模型，方便基于自己的数据进行调整，不再需要从头开始写；自然语言处理模型，聊天机器人，文本生成等生动有趣的项目。总而言之：·如果你想了解一下PyTorch， 可以看介绍部分。·如果你想快速入门PyTorch， 可以看60分钟快速入门。·如果你想解决计算机视觉问题，可以看计算机视觉部分。·如果你想解决自然语言处理问题， 可以看NLP部分。
PyTorch简介要介绍PyTorch之前， 不得不说一下Torch。Torch是一个有大量机器学习算法支持的科学计算框架， 是一个与Numpy类似的张量(Tensor) 操作库， 其特点是特别灵活， 但因其采用了小众的编程语首是Lua， 所以流行度不高， 这也就有了PyTorch的出现。所以其实Torch是PyTorch的前身，它们的底层语言相同，只是使用了不同的上层包装语言。PyTorchPyTorch是一个基于Torch的Python开源机器学习库， 用于自然语言处理等应用程序。它主要由Facebook d的人工智能小组开发， 不仅能够实现强大的GPU加速， 同时还支持动态神经网络， 这一点是现在很多主流框架如Tensor Flow都不支持的。PyTorch提供了两个高级功能：*具有强大的GPU加速的张量计算(如Numpy) *包含自动求导系统的深度神经网络除了Facebook之外， Twitter、GMU和Salesforce等机构都采用了PyTorch。Tensor Flow和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相同的结构， 如果想要改变网络的结构， 就必须从头开始。但是对于PyTorch， 通过反向求导技术，可以让你零延迟地任意改变神经网络的行为，而且其实现速度快。正是这一灵活性是PyTorch对比Tensor Flow的最大优势。另外， PyTorch的代码对比Tensor Flow而言， 更加简洁直观， 底层代码也更容易看懂， 这对于使用它的人来说理解底层肯定是一件令人激动的事。所以， 总结一下PyTorch的优点：*支持GPU*灵活， 支持动态神经网络*底层代码易于理解*命令式体验*自定义扩展当然， 现今任何一个深度学习框架都有其缺点， PyTorch也不例外， 对比Tensor Flow， 其全面性处于劣势， 目前PyTorch还不支持快速傅里叶、沿维翻转张量和检查无穷与非数值张量； 针对移动端、嵌入式部署以及高性能服务器端的部署其性能表现有待提升；其次因为这个框架较新，使得他的社区没有那么强大，在文档方面其C库大多数没有文档。