深度学习:PyTorch简介

本文目录:

一、什么是PyTorch

首先,pytorch是一个基于python的科学计算包。

pytorch安装:pip install torch -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

具体概念

1.PyTorch一个基于Python语言的深度学习框架,它将数据封装成张量(Tensor)来进行处理;

2.PyTorch提供了灵活且高效的工具,用于构建、训练和部署机器学习和深度学习模型;

3.PyTorch广泛应用于学术研究和工业界,特别是在计算机视觉、自然语言处理、强化学习等领域。

二、PyTorch特点

(一)类似于numpy的张量计算

PyTorch中的基本数据结构是张量(Tensor),它与NumPy中的数组类似,但PyTorch的张量具有GPU加速的能力(通过CUDA),这使得深度学习模型能够高效地在GPU上运行。

(二)自动微分系统

PyTorch提供了强大的自动微分 功能(autograd模块),能够自动计算模型中每个参数的梯度;

自动微分使得梯度计算过程变得简洁和高效,并且支持复杂的模型和动态计算图。

(三)深度学习库

PyTorch提供了一个名为torch.nn的子模块,用于构建神经网络。它包括了大量的预构建的层(如全连接层、卷积层、循环神经网络层等),损失函数(如交叉熵、均方误差等),以及优化算法(如SGD、Adam等);

torch.nn.Module是PyTorch中构建神经网络的基础类,用户可以通过继承该类来定义自己的神经网络架构。

(四)动态计算图

PyTorch使用动态计算图机制,允许在运行时构建和修改模型结构,具有更高的灵活性,适合于研究人员进行实验和模型调试;

(五)GPU加速

PyTorch提供对GPU的良好支持,能够在NVIDIA的CUDA设备上高效地进行计算。用户只需要将数据和模型转移到GPU上,PyTorch会自动优化计算过程;

通过简单的tensor.to(device)方法,可以轻松地将模型和数据从CPU转移到GPU或从一个GPU转移到另一个GPU。

(六)跨平台支持

PyTorch支持在多种硬件平台(如CPU、GPU、TPU等)上运行,并且支持不同操作系统(如Linux、Windows、macOS)以及分布式计算环境(如多GPU、分布式训练)。

三、PyTorch发展历史


相关推荐
EulerBlind2 分钟前
【运维】HuggingFace缓存目录结构详解
运维·深度学习
天天找自己18 分钟前
图像梯度处理与边缘检测
人工智能·计算机视觉
POLOAPI33 分钟前
AI大模型成本为何能降低99%?技术突破背后的秘密是什么?
人工智能
静心问道37 分钟前
CacheGen:用于快速大语言模型推理服务的 KV 缓存压缩与流式传输
人工智能·模型加速·ai技术应用·缓存压缩与传输
小子阿四37 分钟前
WaveSpeedAI是世界上第一个接Wan 2.2 API的平台
人工智能·aigc
Nina_7171 小时前
AI论文阅读方法+arixiv
论文阅读·人工智能
tilblackout1 小时前
机器学习详解(28):LightGBM原理
人工智能·机器学习
云卓SKYDROID1 小时前
无人机气动设计模块解析
人工智能·计算机视觉·目标跟踪·无人机·高科技
数据皮皮侠1 小时前
中国汽车能源消耗量(2010-2024年)
大数据·数据库·人工智能·物联网·金融·汽车·能源
love530love2 小时前
Windows 11 下 Anaconda 命令修复指南及常见问题解决
运维·ide·人工智能·windows·python·架构·conda