PyTorch是一個開源的Python機器學(xué)習(xí)庫，可以加快從研究原型到生產(chǎn)部署的過程。通過友好的前端，分布式培訓(xùn)以及工具和庫的生態(tài)系統(tǒng)，實現(xiàn)了快速，靈活的實驗和高效的生產(chǎn)。這里有著健壯的生態(tài)系統(tǒng)，活躍的研究人員和開發(fā)人員社區(qū)建立了豐富的工具和庫生態(tài)系統(tǒng)，用于擴展PyTorch并支持從計算機視覺到強化學(xué)習(xí)的領(lǐng)域的開發(fā)。以標(biāo)準(zhǔn)ONNX（開放式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)交換）格式導(dǎo)出模型，以直接訪問與ONNX兼容的平臺，運行時，可視化工具等。
軟件特色
PyTorch由torch(Tensor庫)、torch.autograd(基于磁帶的自動分化庫)、torch.jit(編譯棧[TorchScript])、torch.nn(神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)庫)、torch.multiprocessing(Python多處理)和torch.utils(DataLoader和其他實用函數(shù))組成。PyTorch可以作為Numpy的替代品，也可以作為深度學(xué)習(xí)研究平臺，提供最佳的靈活性和速度。
TorchScript
分布式培訓(xùn)
工具和圖書館
云計算合作伙伴
原生ONNX支持
C++前端
機器學(xué)習(xí)框架
軟件功能
準(zhǔn)備生產(chǎn)
使用TorchScript在渴望模式和圖形模式之間無縫過渡，并使用TorchServe加快生產(chǎn)速度。
分布式培訓(xùn)
火炬。分布式后端可實現(xiàn)研究和生產(chǎn)中可擴展的分布式培訓(xùn)和性能優(yōu)化。
健壯的生態(tài)系統(tǒng)
豐富的工具和庫生態(tài)系統(tǒng)擴展了PyTorch并支持計算機視覺，NLP等方面的開發(fā)。
云端支援
PyTorch在主要的云平臺上得到了很好的支持，提供了無摩擦的開發(fā)并且易于擴展。
標(biāo)簽： Python學(xué)習(xí) 編程工具
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