隨著深度學(xué)習(xí)的研究熱潮持續(xù)高漲，各種開源深度學(xué)習(xí)框架也層出不窮，包括 TensorFlow、PyTorch、Caffe2、Keras、CNTK、MXNet、Paddle、DeepLearning4、Lasagne、Neon 等等。其中，谷歌推出的 TensorFlow 無疑在關(guān)注度和用戶數(shù)上都占據(jù)絕對(duì)優(yōu)勢(shì)，最為流行。但是，今天我將給大家介紹的卻是另外一個(gè)發(fā)展與流行勢(shì)頭強(qiáng)勁的深度學(xué)習(xí)框架：PyTorch。

為什么選擇 PyTorch

首先，我們來看一張圖：

這張圖來自斯坦福 Stanford CS231n (Spring 2017)，我們可以看到如今幾個(gè)主流的深度學(xué)習(xí)框架。其中，Caffe2 由 Facebook 推出，它的前身是 UC Berkeley 推出的 Caffe。PyTorch 也由 Facebook 推出，它的前身是 NYU 和 Facebook 一起推出的 Torch。TensorFlow 由 Google 推出，它的前身是 U Montreal 推出的 Theano。另外，還有百度推出的 Paddle，Microsoft 推出的 CNTK，Amazon 推出的 MXNet，等等。總的來說，深度學(xué)習(xí)框架呈現(xiàn)出從學(xué)術(shù)研究到工業(yè)應(yīng)用的發(fā)展趨勢(shì)。

下面，主要介紹一下與 TensorFlow 相比，PyTorch 的優(yōu)勢(shì)有哪些。總的來說，PyTorch 更有利于研究人員、愛好者、小規(guī)模項(xiàng)目等快速搞出原型。而 TensorFlow 更適合大規(guī)模部署，特別是需要跨平臺(tái)和嵌入式部署時(shí)。

難易程度

PyTorch 實(shí)際上是

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的第04课：深度学习框架 PyTorch的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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