pdf文档 深度学习与PyTorch入门实战 - 01. 初见PyTorch

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摘要
文档介绍了PyTorch的发展历程、与其他深度学习框架(如TensorFlow 1、TensorFlow 2)的对比,以及其核心功能。PyTorch从2016年发布0.1版本起,经历了多次重大版本更新,逐渐在学术界和工业界获得广泛认可。其主要功能包括GPU加速、自动求导以及常用网络层的实现。文档还提到了PyTorch的生态系统,如TorchVision,并对其性能、生态、上手难度等方面进行了综合评价。
AI总结
《深度学习与PyTorch入门实战 - 01. 初见PyTorch》文档总结: 本文档围绕PyTorch的基本介绍、发展历程、与同类框架的对比以及核心功能进行了系统性概述,内容结构清晰,重点突出。以下是核心内容总结: ### PyTorch的发展历程 - 2016年10月:PyTorch 0.1版本发布,基于THNN后端。 - 2018年12月:PyTorch 1.0版本发布,切换至CAFFE2后端。 - 2019年5月:PyTorch 1.1版本发布。 - 由Facebook AI Research(FAIR)开发。 ### PyTorch与同类框架对比 对比对象包括TensorFlow 1.x、TensorFlow 2.x等框架,以下为主要评价维度: 1. **性能**:PyTorch在动态图计算和研究速度上具有优势。 2. **生态**:PyTorch在学术界和研究领域生态较为完善, industrial界支持较好。 3. **易用性**:PyTorch上手难度较低,动态图特性使其更灵活。 4. **兼容性与发展前景**:PyTorch后端支持强大,未来发展前景广阔。 ### PyTorch的核心功能 - **GPU加速**:支持快速GPU计算。 - **自动求导**:支持自动微分计算。 - **常用网络层**:提供丰富的神经网络层实现。 ### 总结 PyTorch凭借其高性能、灵活性和良好的生态 système(如TorchVision等库的支持),在深度学习领域具有广泛的应用前景。其动态图特性使其在研究和快速原型开发中尤为突出。 全文通过清晰的框架和重点突出,为读者提供了对PyTorch的全面认识。
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