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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。 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，直播，直播，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 致谢 机器之心 PyTorch 相关文章列表 本文为机器之心报道，转载请联系本公众号获得授权。 ✄------------------------------------------------ 加入机器之心（全职记者/实习生）：[email protected] 投稿或寻求报道：[email protected] 广告&商务合作：[email protected] (责任编辑：本港台直播) |