¿Qué hace que PyTorch sea especial?
PyTorch es una biblioteca de aprendizaje automático Python de código abierto lanzada en 2017 por el Instituto de Investigación de Inteligencia Artificial de Facebook (FAIR). Muchos profesionales elogian mucho esta herramienta. A continuación, el editor ha recopilado algunos conocimientos básicos sobre PyTorch para su referencia. 1. Las poderosas funciones de PyTorch.
PyTorch se extiende sobre la base de Torch, pero la mayor diferencia entre los dos es que PyTorch usa Python como lenguaje de desarrollo. Su característica más destacada es la implementación de una potente aceleración de GPU y el sistema de inferencia automática de redes neuronales profundas, que no son compatibles con muchos marcos convencionales. Por lo tanto, se puede considerar que PyTorch simplemente es un software con soporte para GPU. Debido a sus potentes funciones, además de Facebook, también lo utilizan organizaciones como Twitter, CMU y Salesforce. 2. Ventajas de PyTorch.
PyTorch tiene muchas ventajas, que se pueden resumir de la siguiente manera. En primer lugar, la idea central es intentar encontrar uno, preferiblemente el único, que sea intuitivo y fácil de entender; en segundo lugar, escribir código rápidamente; en tercer lugar, contar con un fuerte apoyo de la comunidad; en cuarto lugar, un código que sea fácil de entender; se puede implementar rápidamente Nuevas ideas. Estos seis puntos son simplemente buenas noticias para los programadores. 3. La necesidad de aprender PyTorch.
Precisamente porque esta herramienta es tan fácil de utilizar, muchos programadores la han añadido a sus planes de aprendizaje con el fin de mejorar la eficiencia. Hay cuatro razones principales: primero, aprenda un marco más para prepararse; segundo, las funciones del mismo tipo se utilizan mejor en el marco PyTorch; tercero, los errores son fáciles de encontrar y es conveniente verificarlos más adelante; Es más simple y directo, puede comprender el marco subyacente y la mejora de la visión del programador es evidente.
Lo anterior es el conocimiento relevante de PyTorch compilado por el editor. Lectores, ¿qué opinan? Bienvenido a dejar mensajes y comunicarse en el área de comentarios.