Künstliche Intelligenz: PyTorch Deep Learning Framework

Heute werde ich Ihnen einige Grundkenntnisse des PyTorch-Deep-Learning-Frameworks erläutern. Ich hoffe, es wird für alle hilfreich sein, PyTorch zu verstehen!

1, PyTorch

PyTorch ist ein Python-Framework für maschinelles Lernen, das auf Torch basiert. Es wurde 2016 vom Forschungsteam für künstliche Intelligenz von Facebook entwickelt. Es löste das Problem der geringen Popularität von Torch aufgrund der Verwendung der Programmiersprache Lua und wurde daher mit der Programmiersprache Python implementiert, die sehr weit verbreitet ist.

2, PyTorch häufig verwendetes Toolkit

• torch: Eine allgemeine Array-Bibliothek ähnlich wie Numpy, die Tensortypen in (torch.cuda. ​​TensorFloat) und konvertieren kann unterstützt die Berechnung auf GPUs.
• torch.autograd: Ein Paket, das hauptsächlich zum Erstellen von Rechendiagrammen und zum automatischen Erhalten von Farbverläufen verwendet wird
• torch.nn: Neuronale Netzwerkbibliothek mit gemeinsamen Schichten und Kostenfunktionen
# 🎜🎜#torch.optim: Optimierungspaket mit allgemeinen Optimierungsalgorithmen (wie SGD, Adam usw.)
• torch.utils: Datenlader. Verfügt über Trainer und andere praktische Funktionen.
• torch.legacy(.nn/.optim): Aus Gründen der Abwärtskompatibilität wurde Legacy-Code von Torch portiert. Prozessparallelität, Realisierung der Speicherfreigabe von Torch-Tensoren zwischen Prozessen
• 3. PyTorch-Funktionen

Dynamische neuronale Struktur: PyTorch hat eine umgekehrte automatische Ableitungstechnologie bestanden Dadurch kann das Verhalten des neuronalen Netzwerks ohne Verzögerung willkürlich geändert werden, wodurch die Mühe vermieden wird, bei Null beginnen zu müssen, wenn Sie die Struktur des neuronalen Netzwerks nach dem Aufbau des neuronalen Netzwerks anpassen müssen. Die Verwendung von PyTorch spart erheblich Arbeits- und Zeitkosten.

Debug ist einfach zu debuggen: Die Designidee von PyTorch ist linear, intuitiv und einfach zu verwenden. Wenn Sie eine Codezeile ausführen, führen Sie sie Schritt für Schritt aus, ohne die Langeweile des asynchronen Debuggens Ein Fehler erscheint im Code. Zu diesem Zeitpunkt können Sie den Speicherort des Codes leicht lokalisieren und die Probleme von Abfrageproblemen vermeiden, die durch Fehlerfehler oder asynchrone und undurchsichtige Engines verursacht werden.
• Der Code ist prägnant und leicht zu verstehen: Der Code von PyTorch ist prägnanter und leichter zu lesen als Tensorflow, und der Quellcode von PyTorch selbst ist viel benutzerfreundlicher zu lesen, was es einfacher macht, PyTorch im Detail zu verstehen .
• Sehr aktive Community: PyTorch hat eine sehr aktive Community und ein Forum (discuss.pytorch.org). Die Dokumentation (pytorch.org) ist sehr übersichtlich und ermöglicht Anfängern einen schnellen Einstieg. Sie hält mit der PyTorch-Version Schritt und bietet einen vollständigen Satz an Tutorials. PyTorch ist sehr einfach zu verwenden, daher ist der Lernaufwand relativ gering.
• 4. Mängel von PyTorch

Schwache visuelle Überwachungsfunktionen: Mangel an direkt verfügbaren Überwachungs- und Visualisierungsschnittstellen:

#🎜🎜 #Nicht so weit verbreitet wie TensorFlow: PyTorch ist kein End-to-End-Entwicklungstool für maschinelles Lernen; die eigentliche Anwendungsentwicklung erfordert die Konvertierung des PyTorch-Codes in ein anderes Framework wie Caffe2 und die Bereitstellung der Anwendung auf Servern, Workstations und mobilen Geräten nach der Konvertierung.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonKünstliche Intelligenz: PyTorch Deep Learning Framework. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!