Was ist Python-Fackel?

Python Torch, auch bekannt als PyTorach, ist ein Python-First-Deep-Learning-Framework und eine Open-Source-Python-Bibliothek für maschinelles Lernen für Anwendungen wie die Verarbeitung natürlicher Sprache. Es ermöglicht nicht nur eine leistungsstarke GPU-Beschleunigung, sondern unterstützt auch Dynamic Neuronale Netze werden von vielen Mainstream-Frameworks wie Tensorflow nicht unterstützt.

PyTorch wird vom Torch7-Team entwickelt. Wie der Name schon sagt, besteht der Unterschied zu Torch darin, dass PyTorch Python als Entwicklungssprache verwendet.

Das sogenannte „Python First“ bedeutet auch, dass es sich um ein Python-First-Deep-Learning-Framework handelt, das nicht nur eine leistungsstarke GPU-Beschleunigung erreicht, sondern auch dynamische neuronale Netze unterstützt, was viele Mainstream-Frameworks wie Tensorflow tun Habe es jetzt nicht unterstützt.

PyTorch kann sowohl als Numpy mit GPU-Unterstützung als auch als leistungsstarkes tiefes neuronales Netzwerk mit automatischer Ableitungsfunktion angesehen werden. Neben Facebook wurde es auch von anderen Institutionen übernommen.

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Warum PyTorch verwenden

Warum sollten wir uns angesichts so vieler Deep-Learning-Frameworks für PyTorch entscheiden? Ist Tensorflow nicht der Standardführer für Deep-Learning-Frameworks? Warum nicht direkt Tensorflow, sondern PyTorch wählen? Im Folgenden finden Sie eine Einführung in vier Aspekte, warum Sie PyTorch verwenden sollten.

(1) Die Beherrschung eines Frameworks kann nicht ein für alle Mal erledigt werden. Niemand hat ein absolutes Monopol im Deep Learning, nicht einmal Google, daher reicht es nicht aus, nur Tensorflow zu lernen. Gleichzeitig verwenden aktuelle Forscher verschiedene Frameworks. Wenn Sie den von ihnen implementierten Code sehen möchten, müssen Sie zumindest das von ihnen verwendete Framework verstehen. Lernen Sie also ein weiteres Framework kennen, falls Sie es benötigen.

(2) Tensorflow und Caffe sind beide zwingende Programmiersprachen und sie müssen zuerst ein neuronales Netzwerk aufbauen und dann immer wieder dieselbe Struktur verwenden Netzwerk, muss einfach von vorne beginnen. Aber für PyTorch können Sie durch eine umgekehrte automatische Ableitungstechnologie das Verhalten des neuronalen Netzwerks beliebig und ohne Verzögerung ändern. Obwohl diese Technologie nicht nur für PyTorch gilt, ist sie bisher die schnellste Implementierung und kann Ihnen bei der Implementierung aller Verrückten helfen idea erreicht die höchste Geschwindigkeit und die beste Flexibilität, was auch der größte Vorteil von PyTorch gegenüber Tensorflow ist.

(3) Die Designidee von PyTorch ist linear, intuitiv und einfach zu verwenden. Wenn Sie eine Codezeile ausführen, wird sie originalgetreu ausgeführt und es gibt keine asynchrone Weltansicht in Ihrem Code angezeigt wird, können Sie diese Informationen verwenden, um den fehlerhaften Code einfach und schnell zu finden, und Sie verschwenden beim Debuggen nicht zu viel Zeit aufgrund falscher Richtungen oder asynchroner und undurchsichtiger Engines.

(4) Im Vergleich zu Tensorflow ist der Code von PyTorch prägnanter und intuitiver. Gleichzeitig ist der Quellcode von PyTorch viel benutzerfreundlicher und einfacher für den stark industrialisierten und schwer verständlichen zugrunde liegenden Code. Verstehen. Es macht auf jeden Fall eine Freude, tief in die API einzutauchen und die zugrunde liegenden Schichten von PyTorch zu verstehen. Ein Framework, dessen zugrunde liegende Architektur verständlich ist, wird Ihnen ein tieferes Verständnis davon vermitteln.

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Abschließend fassen wir kurz die Funktionen von PyTorch zusammen:

GPU unterstützt;Dynamisches neuronales Netzwerk;

Imperative Erfahrung;

Bei so vielen Vorteilen hat PyTorch auch seine Nachteile. Da dieses Framework relativ neu ist, gibt es weniger Leute, die es verwenden, was seine Community nicht so stark macht, aber PyTorch bietet ein offizielles Forum, in dem Sie es tun können Suchen Sie nach den meisten Fragen, auf die Sie stoßen. Die Antworten werden in der Regel vom Autor oder anderen PyTorch-Benutzern bereitgestellt. Sie können ein Problem auch auf Github einreichen sehr schnell, was bis zu einem gewissen Grad als Lösung des Community-Problems angesehen werden kann.

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