Was ist PyTorch?

PyTorch ist eine Python-basierte wissenschaftliche Computing-Suite, die die Leistungsfähigkeit von Grafikprozessoren nutzt. Es ist auch eine der Deep-Learning-Forschungsplattformen, die verwendet werden, um maximale Flexibilität und Geschwindigkeit zu bieten. Zwei der höchsten Funktionen sind; um tiefe neuronale Netzwerke in Tensorberechnungen und ein bandbasiertes Autograde-System mit leistungsstarker GPU-Beschleunigungsunterstützung zu erstellen.

Deep Learning und es gibt viele Python-Bibliotheken, die das Potenzial haben, die Art und Weise, wie KI ausgeführt wird, zu ändern, und PyTorch ist eine solche Bibliothek. Einer der Hauptgründe für PyTorchs Erfolg ist, dass es vollständig Pythonic ist und nahtlos neuronale Netzwerkmodelle erstellen kann.

PyTorch Eigenschaften :

  • Einfache Schnittstelle : Es bietet eine einfach zu bedienende API, so ist es sehr einfach, wie Python auszuführen.
  • Pythonic in nature : Diese Bibliothek, die Pythonic ist, lässt sich nahtlos in Python Data Science integrieren. Auf diese Weise kann die Python-Umgebung alle Dienste und Funktionen nutzen.
  • Rechendiagramme : PyTorch bietet eine ausgezeichnete Plattform, die dynamische Rechendiagramme bietet, so dass Sie sie während der Laufzeit ändern können. Dies ist sehr nützlich, wenn Sie nicht wissen, wie viel Speicher es zum Erstellen eines neuronalen Netzwerkmodells benötigen wird.

Warum PyTorch verwenden?

Jeder, der in Deep Learning und künstlicher Intelligenz arbeitet, hat wahrscheinlich mit TensorFlow, Googles beliebtester Open-Source-Bibliothek, zusammengearbeitet. Die neueste Deep Learning-Freamwork — PyTorch löst jedoch wichtige Probleme in Bezug auf Forschungsstudien. Wahrscheinlich ist PyTorch TensorFlows bisher größter Konkurrent und derzeit die viel bevorzugte Bibliothek für Deep Learning und künstliche Intelligenz in der Forschungsgemeinschaft.

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  Zitat

KARABAY A, 2020 . Was ist PyTorch ?,

https://www.karabayyazilim.com/blog/python/pytorch-nedir-2020-02-10-224503

(Abgerufen am 10. Februar 2020).


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