PyTorch是一个基于Torch的Python机器学习库。它是由Facebook的人工智能研究小组在2016年开发的。
PyTorch主要有2个方向:
- 作为NumPy的替代品，具有NumPy没有的利用gpu的能力。
- 深度学习研究平台，提供最大的灵活性和速度。
PyTorch 优点:
- 调试方便。PyTorch支持互动式的调试，这使得pytorch调试和可视化变得非常容易。
- CUDA的支持确保了代码可以在GPU上运行，从而减少了运行代码所需的时间，提高了系统的整体性能。
- PyTorch提供了一套易于使用的API。
- 来自Facebook的支持
PyTorch 与 TensorFlow 比较
Python是开发深度学习应用的首选语言，有多个Python框架可供选择。如:
- TensorFlow
- PyTorch
- Keras
- Theano
- Lasagne
最流行的深度学习框架是由谷歌开发的Tensorflow。
让我们比较一下Pytorch 与 TensorFlow：
| 参数 | PyTorch | Tensorflow |
| 模型定义 | 模型是在子类中定义的，并且提供了易于使用的包 | 模型定义相对复杂，你需要理解语法 |
| GPU 支持 | 是 | 是 |
| Graph 类型 | 动态 | 静态 |
| 工具 | 没有可视化工具 | 可以使用Tensorboard可视化工具 |
| 开源社区 | 社区仍在成长 | 大量活跃的社区 |