近日,使用 GPU 和 CPU 优化的深度学习张量库 PyTorch 上线了其第一版中文文档,内容涵盖介绍、说明、Package 参考、torchvision 参考等 4 个方面。机器之心第一时间与读者做出分享,扩充了 PyTorch 的介绍部分,并整理附上了机器之心 PyTorch 相关资源文章列表。
PyTorch 中文文档:http://pytorch-cn.readthedocs.io/zh/latest/#pytorch
介绍
PyTorch 是一个 Python 优先的深度学习框架,也是使用 GPU 和 CPU 优化的深度学习张量库,能够在强大的 GPU 加速基础上实现张量和动态神经网络。其前身是 Torch,主要语言接口为 Lua。PyTorch 和 TensorFlow、MXNet、Caffe2 一样,是非常底层的框架;也正如 TensorFlow 是谷歌官方框架,MXNet 是亚马逊官方框架,背后支持 PyTorch 的则是 Facebook。
同时,PyTorch 还是一个 Python 软件包,其提供了两种高层面的功能:1. 使用强大的 GPU 加速的 Tensor 计算(类似 numpy);2. 构建于基于 tape 的 autograd 系统的深度神经网络。通常,人们使用 PyTorch 的原因通常有二:1. 作为 numpy 的替代,以便使用强大的 GPU;2. 将其作为一个能提供最大的灵活性和速度的深度学习研究平台。
PyTorch 是一个社区驱动的项目,由经验丰富的工程师和研究者组成的 Torch7 团队开发。目前,PyTorch 由 Adam Paszke、Sam Gross 与 Soumith Chintala 牵头开发。其他主要贡献者包括 Sergey Zagoruyko、Adam Lerer、Francisco Massa、Andreas Kopf、James Bradbury、Zeming Lin、田渊栋、Guillaume Lample、Marat Dukhan、Natalia Gimelshein 等人。
说明
自动求导机制
CUDA 语义
扩展 PyTorch
多进程最佳实践
序列化语义
Package 参考
torch
torch.Tensor
torch.Storage
torch.nn
torch.nn.functional
torch.nn.init
torch.optim
torch.autograd
torch.multiprocessing
torch.legacy
torch.cuda
torch.utils.ffi
torch.utils.data
torch.utils.model_zoo
torchvision 参考
torchvision
torchvision.datasets
torchvision.models
torchvision.transforms
torchvision.utils
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