PyTorch 介绍

什么是 PyTorch

  1. PyTorch 是一个开源的机器学习库,广泛用于计算机视觉和自然语言处理等应用。它由 Facebook 的人工智能研究团队开发,并得到了许多其他机构和个人的贡献。PyTorch 以其易用性、灵活性和动态计算图(也称为自动微分系统)而闻名,这使得它在研究和开发深度学习模型时非常受欢迎。

PyTorch 历史发展

  1. PyTorch的历史可以追溯到2016年,由Facebook人工智能研究院(FAIR)的Adam Paszke、Sam Gross和Soumith Chintala等人共同开发出初始版本。紧接着在2017年1月,Facebook的人工智能研究院(FAIR)向世界推出了PyTorch。这个基于Torch的框架,以其Python语言作为前端,同时为深度学习研究者和开发者提供了两大核心优势:一是强大的GPU加速张量计算能力,其并行计算能力在当时与NumPy相媲美;二是内置的自动微分系统,使得构建深度神经网络变得更加直观和高效。
  2. PyTorch的发展经历了几个重要的阶段:
    • 初创期(2016-2017):PyTorch 0.1.0发布,支持动态计算图,并提供了Python和C++接口。这个版本主要特点是灵活性和效率,吸引了大量用户关注。
    • 发展期(2018-2019):PyTorch 1.0发布,标志着PyTorch进入了一个相对成熟的状态。这个版本引入了诸多新特性,如静态计算图、分布式训练等,进一步提高了性能和易用性。
    • 繁荣期(2020-至今):PyTorch 1.5发布后,社区蓬勃发展,各种扩展库如雨后春笋般涌现。这一阶段PyTorch逐渐成为深度学习领域的领导者之一,吸引了大量开发者和企业的关注。
  3. 在2018年10月,在NeurIPS 2018会议上,Facebook宣布了PyTorch 1.0的发布。这个版本的推出,标志着PyTorch在商业化进程中取得了重要进展。随后在2022年9月,Facebook的创始人马克·扎克伯格宣布成立了PyTorch基金会,并将该基金会纳入Linux基金会的管理之下。这一决定有助于加强PyTorch在开源社区中的影响力,并为其未来的持续发展提供了支持。

PyTorch 的特性

  1. 动态计算图:PyTorch 的计算图在运行时构建,这使得调试和修改模型变得容易。它允许用户在执行模型时进行更直观的调试,并且可以动态地改变网络的行为。
  2. 张量操作(Tensor Operations):PyTorch 的核心是其张量库,这是对 NumPy 的多维数组的一个扩展,支持GPU加速。张量操作是构建和训练深度学习模型的基础。
  3. 自动微分:PyTorch 提供了自动微分功能,这意味着它可以自动计算梯度,这对于训练神经网络至关重要。
  4. 丰富的API:PyTorch 提供了大量的预定义层、损失函数和优化器,这使得构建和训练模型变得简单。
  5. 多GPU支持:PyTorch 支持多GPU训练,这使得可以在多个GPU上并行训练模型,从而加快训练过程。
  6. 优化器(Optimizers):torch.optim 模块包含了多种优化算法,如SGD、Adam、RMSprop等,这些都是训练神经网络时常用的优化器。
  7. 模型序列化和反序列化(Model Serialization and Deserialization):PyTorch 支持将模型和张量保存到文件中,并在以后加载它们。这使得模型可以在训练后被保存和共享。
  8. 社区和生态系统:PyTorch 拥有一个活跃的社区,提供了大量的教程、文档和预训练模型,这有助于用户快速上手和解决问题。
  9. 与Python的兼容性:PyTorch 与 Python 紧密集成,使得使用 Python 进行深度学习研究和开发变得非常自然。
  10. 灵活性:PyTorch 允许用户轻松地定义新的模型架构,并且可以轻松地修改现有模型。
  11. 与C++集成(C++ Integration):PyTorch 可以与C++集成,允许用户在C++应用程序中使用训练好的PyTorch模型。

PyTorch 的主要竞争对手

  1. TensorFlow:由Google开发的开源机器学习框架,以其强大的生态系统和广泛的社区支持而闻名。TensorFlow提供了静态计算图,适合大规模生产环境和分布式训练。TensorFlow也提供了高级API如Keras,简化了模型的构建过程。
  2. 百度飞桨(PaddlePaddle):百度开发的深度学习平台,在中国市场份额已超越PyTorch和TensorFlow,位居第一。飞桨提供了丰富的API和工具,支持多种深度学习模型,并具有良好的硬件适配性。飞桨还注重开发者体验,提供了丰富的学习资源和社区支持。
  3. 华为MindSpore:华为推出的开源深度学习框架,支持多种设备(如云端服务器、边缘设备、终端设备等),并支持多种使用场景(包括基于云的训练、推理等)。MindSpore旨在为用户提供全场景的AI方案。
  4. 腾讯优图:腾讯开发的深度学习框架,虽然在国际上的知名度不如TensorFlow和PyTorch,但在中国市场也有一定的用户基础和应用场景。
  5. 除了这些,还有其他一些框架如Jittor(清华大学开发)、OneFlow(一流科技开发)等也在特定领域和场景中有应用。这些框架之间的竞争非常激烈,它们各自都有独特的优势和特点,以满足不同用户和应用场景的需求。

PyTorch 的版本

  ○ v2.5.0○ v2.4.1○ v2.4.0○ v2.3.1○ v2.3.0○ v2.2.2○ v2.2.1○ v2.2.0○ v2.1.2○ v2.1.1○ v2.1.0○ v2.0.1○ v2.0.0○ v1.13.1○ v1.13.0○ v1.12.1○ v1.12.0○ v1.11.0○ v1.10.2○ v1.10.1○ v1.10.0○ v1.9.1○ v1.8.2○ v1.9.0○ v1.8.1○ v1.8.0○ v1.7.1○ v1.7.0○ v1.6.0○ v1.5.1○ v1.5.0○ v1.4.0○ v1.3.1○ v1.3.0○ v1.2.0○ v1.1.0○ v1.0.1○ v1.0.0○ v1.0rc1○ v0.4.1○ v0.4.0○ v0.3.1○ v0.3.0○ v0.2.0○ v0.1.12○ v0.1.11○ v0.1.10○ v0.1.9○ v0.1.8○ v0.1.7○ v0.1.6○ v0.1.5○ v0.1.4○ v0.1.3○ v0.1.2○ v0.1.1

PyTorch 相关网址

  1. 官网网址:https://pytorch.org/
    在这里插入图片描述
  2. GitHub:https://github.com/pytorch/pytorch
    在这里插入图片描述
  3. 以PyTorch 为基础的深度学习资料:https://zh.d2l.ai/
    在这里插入图片描述
  4. NVIDIA 相关介绍:https://www.nvidia.cn/glossary/data-science/pytorch/
  5. wiki:https://github.com/pytorch/pytorch/wiki
  6. 介绍:https://pytorch-cn.readthedocs.io/zh/latest/#pytorch

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