一文解构PyTorch:深入了解PyTorch内部机制.doc

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1、一文解构PyTorch:深入了解PyTorch内部机制PyTorch是一个新兴的机器学习框架,由Facebook人工智能研究团队开发。由于其灵活性、动态网络模型等特性,发展非常迅猛,目前已是机器学习框架Top 2。下面我们通过一个PPT,来深入了解一下PyTorch的内部机制。作者Christian Perone,资深机器学习/数据科学研究员、软件工程师。曾在惠普工作,目前在加拿大顶尖的工程学院之一的蒙特利尔工程学院的任教,Torch是一个用于机器学习和科学计算的模块化开源库,最初是NYU的研究人员为学术研究而开发的。该库通过对LuaJIT编译器的利用提高了性能,而且基于C的NVIDIA CU

2、DA扩展使得Torch能够利用GPU加速。许多开发人员使用Torch作为受GPU支持的NumPy替代方案;其他开发人员使用它来开发深度学习算法。Torch得以闻名,源于Facebook和Twitter对它的使用。PyTorch顾名思义就是使用了Python作为开发语言。PyTorch是一个较新的深度学习框架,主打动态网络模型。相比其他同类框架,PyTorch提供一种较低级别的方法,对于更具备数学背景的用户来讲灵活性更强。虽然问世时间不久,但PyTorch发展势头迅猛,已成为机器学习主流框架Top 2(下图中右下角最短的紫色曲线)。下面,我们通过Perone的PPT,来深入的了解一下PyTorch的内容机制。

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