PyTorch 是一个由 Facebook 人工智能研究院(FAIR)开发的开源机器学习库,专门用
于机器学习和深度学习领域。以下是对 PyTorch 的详细介绍:
一、基本概述
� 定义:PyTorch 是一个基于 Python 的深度学习框架,它提供了强大的 GPU 加速张量
计算能力和内置的自动微分系统,使得构建和训练深度神经网络变得更加直观和高效。
� 语言:PyTorch 的前端接口主要基于 Python,同时也支持 C++(通过 LibTorch)。
� 提出时间:PyTorch 的初始版本由 Adam Paszke、Sam Gross 和 Soumith Chintala 等人
于 2016 年共同开发,并于 2017 年 1 月由 Facebook 的人工智能研究院(FAIR)正式
发布。
二、核心特点
1. 动态计算图:与 TensorFlow 等静态计算图框架不同,PyTorch 的计算图是动态的,
可以根据计算需要实时改变,这使得模型构建和调试过程更加灵活。
2. 强大的 GPU 加速:PyTorch 充分利用了 GPU 的计算能力,通过 CUDA 和 cuDNN 等库
实现了高效的并行计算,加速了深度神经网络的训练和推理过程。
3. 内置自动微分:PyTorch 的 Autograd 自动微分引擎可以自动计算张量的梯度,并在反
向传播过程中更新计算图中张量的值,大大简化了深度学习模型的优化过程。
4. 丰富的生态系统:PyTorch 拥有一个丰富的生态系统,包括各种库和工具,支持计算
机视觉、自然语言处理等多个领域的发展。
三、版本更新
PyTorch 持续进行版本更新,以引入新的功能和优化。例如,PyTorch 2.4 版本增加了
对 Python 3.12 的支持,以及 FSDP2、custom ops API 等新特性。同时,PyTorch 也
提供了 Stable(稳定版)和 Preview(预览版)两种版本供用户选择,以满足不同用
户的需求。
四、安装与配置