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言是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。

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Facebookd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TensorFlow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。

TensorFlow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TensorFlow的最大优势。

另外,PyTorch的代码对比TensorFlow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TensorFlow,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。


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