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PyTorch 中文文档发布

PyTorch入门实战教程

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:

  1. 使用强大的 GPU 加速的 Tensor 计算(类似 numpy)
  2. 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:

  1. 作为 numpy 的替代,以便使用强大的 GPU;
  2. 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:http://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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