深度学习为什么要选择 PyTorch

2020 年 4 月 16 日

深度学习为什么要选择 PyTorch

过去几年来,深度学习和机器学习是公众最热门的词汇,对此我们有一个完美的解释。

正是因为有了机器学习,系统才能够从经验中学习;而深度学习,则利用庞大的数据集将机器学习带到了更大的规模。

在机器学习和深度学习的推动下,各种编程语言和库应运而生,并使程序员、研究人员和数据科学家们实现了不可思议的成就。

在深度学习领域, TensorFlow 和 PyTorch 两个库之间的最强者之争由来已久,在本文中,我们将更多地关注 PyTorch。

2016 年,Facebook 发布了面向编程场景的 PyTorch ,它是基于 Lua 的 Torch 库。

PyTorch 是一个免费的开源机器学习库,当前版本为 1.4。PyTorch 已发布近三年,经多番改进,现已处于最佳状态。创建 PyTorch 是为了让人感觉比其他竞争对手更快,更 “Python 化”。Pytorch 也支持 C、C++ 和张量计算。

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选择 PyTorch 进行深度学习的原因

在谈到为什么不试试 PyTorch 之前,让我们先看看下面列举的几个独特而令人兴奋的深度学习项目和库,这些都是 PyTorch 促成的:

  • CheXNet:利用深度学习技术在胸片上进行放射科医师级别的肺炎检测。
  • Horizon:应用强化学习平台(Applied RL)。
  • PYRO:Pyro 是一种通用的概率编程语言(probabilistic programming language ,PPL),用 Python 编写,后端由 PyTorch 支持。
  • NVIDIA 的 Kaolin:作为加速 3D 深度学习的 PyTorch 库,用于加速 3D 深度学习。
  • TorchCV:将计算机视觉应用到项目中。
  • PyDLT:一套深度学习工具。
  • fastai 库:用来优化神经网络训练过程。
  • 以及更多。

原文链接:【 https://www.infoq.cn/article/7Azz9NMpjuI4zmV4S4oC 】。未经作者许可,禁止转载。

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