介绍
PyTorch 是一个 Python 优先的深度学习框架，也是使用 GPU 和 CPU 优化的深度学习张量库，能够在强大的 GPU 加速基础上实现张量和动态神经网络。其前身是 Torch，主要语言接口为 Lua。PyTorch 和 TensorFlow、MXNet、Caffe2 一样，是非常底层的框架；也正如 TensorFlow 是谷歌官方框架，MXNet 是亚马逊官方框架，背后支持 PyTorch 的则是 Facebook。
同时，PyTorch 还是一个 Python 软件包，其提供了两种高层面的功能：
- 使用强大的 GPU 加速的 Tensor 计算（类似 numpy）
- 构建于基于 tape 的 autograd 系统的深度神经网络。
通常，人们使用 PyTorch 的原因通常有二：
- 作为 numpy 的替代，以便使用强大的 GPU；
- 将其作为一个能提供最大的灵活性和速度的深度学习研究平台。
PyTorch 是一个社区驱动的项目，由经验丰富的工程师和研究者组成的 Torch7 团队开发。目前，PyTorch 由 Adam Paszke、Sam Gross 与 Soumith Chintala 牵头开发。其他主要贡献者包括 Sergey Zagoruyko、Adam Lerer、Francisco Massa、Andreas Kopf、James Bradbury、Zeming Lin、田渊栋、Guillaume Lample、Marat Dukhan、Natalia Gimelshein 等人。
文档地址
PyTorch 中文文档地址：https://www.pytorchtutorial.com/docs/
文档目录
说明
- 自动求导机制
- CUDA语义
- 扩展PyTorch
- 多进程最佳实践
- 序列化语义
Package参考
- torch
- torch.Tensor
- torch.Storage
- torch.nn
- torch.nn.functional
- torch.nn.init
- torch.optim
- torch.autograd
- torch.multiprocessing
- torch.legacy
- torch.cuda
- torch.utils.ffi
- torch.utils.data
- torch.utils.model_zoo
torchvision参考
- torchvision
- torchvision.datasets
- torchvision.models
- torchvision.transforms
- torchvision.utils
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