Pytorch发布已经有一段时间了，我们在使用中也发现了其独特的动态图设计，让我们可以高效地进行神经网络的构造、实现我们的想法。那么Pytorch是怎么来的，追根溯源，pytorch可以说是torch的python版，然后增加了很多新的特性，那么pytorch和torch的具体区别是什么，这篇文章大致对两者进行一下简要分析，有一个宏观的了解。
欢迎回到PyTorch神经网络编程系列。在这篇文章中，我们将仔细研究将数据转换成PyTorch张量的主要方法之间的区别。
pytorch中文文档链接：https://pytorch-cn.readthedocs.io/zh/latest/package_references/torch-nn/#torchnn
pytorch和tensorflow的爱恨情仇之基本数据类型：https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/13759451.html
PyTorch最近几年可谓大火。相比于TensorFlow，PyTorch对于Python初学者更为友好，更易上手。
本周，Facebook 的 AI 研究团队发布了一个 Python 工具包，专门针对 GPU 加速的深度神经网络（DNN）编程。它有望辅助、或在一定程度上替代，现有的 Python 数学、统计库（比如
使用自定义模型类从头开始训练线性回归，比较PyTorch 1.x和TensorFlow 2.x之间的自动差异和动态模型子类化方法。
本周，Facebook 的 AI 研究团队发布了一个 Python 工具包，专门针对 GPU 加速的深度神经网络（DNN）编程。它有望辅助、或在一定程度上替代，现有的 Python 数学、统计库（比如 NumPy）。它实现了机器学习框架 Torch 在 Python 语言环境的执行。开发团队表示，除 Facebook之外，它还已经被推特、卡内基梅隆大学和 Salesforce 等机构采用。 使用 Pytorch 的机构 Torch 是一个十分老牌、对多维矩阵数据进行操作的张量（tensor ）库，在
注意：所有运行在内存的Tensors，除了 Char Tensor，都可以转换为Numpy array，并且可以相互转换
TensorFlow和PyTorch是两个最受欢迎的开源深度学习框架，这两个框架都为构建和训练深度学习模型提供了广泛的功能，并已被研发社区广泛采用。但是作为用户，我们一直想知道哪种框架最适合我们自己特定项目，所以在本文与其他文章的特性的对比不同，我们将以实际应用出发，从性能、可伸缩性和其他高级特性方面比较TensorFlow和PyTorch。
上一节课，讲解了MNIST图像分类的一个小实战，现在我们继续深入学习一下pytorch的一些有的没的的小知识来作为只是储备。
我们以最简单的网络定义来学习pytorch的基本使用方法，我们接下来要定义一个神经网络，包括一个输入层，一个隐藏层，一个输出层，这些层都是线性的，给隐藏层添加一个激活函数Relu，给输出层添加一个Sigmoid函数
地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/363319763
张量的数据类型其实和numpy.array基本一一对应，除了不支持str,主要有下面几种形式：
2002年 Torch 框架发布，Torch 是一个基于 BSD License 的开源机器学习框架，但是由于 Torch 框架支持的是比较小众的 Lua 开发语言，因此并没有大范围的流行起来。
PyTorch 将被安装在 anaconda3/lib/python3.7/site-packages/torch/目录下。
1、mxnet 的batch ，设置的是单卡的，多卡是 batch*多卡，多一张卡，速度可以提升一倍
张皓：南京大学计算机系机器学习与数据挖掘所（LAMDA）硕士生，研究方向为计算机视觉和机器学习，特别是视觉识别和深度学习。个人主页：
torch.set_grad_enabled是PyTorch中的一个上下文管理器（context manager），用于全局性地启用或禁用梯度计算。它对于优化内存使用和计算性能非常有帮助，特别是在你只需要进行前向传播而不需要进行反向传播时。
安装PyTorch应该不用我多说，他们的官网很人性化地给出了各种环境应该怎么安装，网址：https://pytorch.org/get-started/locally/
【导读】主题链路知识是我们专知的核心功能之一，为用户提供AI领域系统性的知识学习服务，一站式学习人工智能的知识，包含人工智能（ 机器学习、自然语言处理、计算机视觉等）、大数据、编程语言、系统架构。使用请访问专知 进行主题搜索查看 - 桌面电脑访问www.zhuanzhi.ai, 手机端访问www.zhuanzhi.ai 或关注微信公众号后台回复" 专知"进入专知，搜索主题查看。值国庆佳节，专知特别推出独家特刊-来自中科院自动化所专知小组博士生huaiwen和Jin创作的-PyTorch教程学习系列。 <
深度学习是机器学习的一个分支，其中编写了模仿人脑功能的算法。深度学习中最常用的库是 Tensorflow 和 PyTorch。由于有各种可用的深度学习框架，人们可能想知道何时使用 PyTorch。以下是人们可能更喜欢将 Pytorch 用于特定任务的原因。
知道你们在催更，这不，模型部署入门系列教程来啦~在前二期的教程中，我们带领大家成功部署了第一个模型，解决了一些在模型部署中可能会碰到的困难。今天开始，我们将由浅入深地介绍 ONNX 相关的知识。ONNX 是目前模型部署中最重要的中间表示之一。学懂了 ONNX 的技术细节，就能规避大量的模型部署问题。
对应解决方式是设置PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF=expandable_segments:True
今年初，Facebook 推出了 PyTorch 1.0，该框架集成了谷歌云、AWS 和 Azure 机器学习。学习本教程之前，你需要很熟悉 Scikit-learn，Pandas，NumPy 和 SciPy。这些程序包是使用本教程的重要先决条件。
对使用PyTorch Lightning的训练代码和原始的PyTorch代码进行了对比，展示了其简单，干净，灵活的优点，相信你会喜欢的。
本文首发于知乎答主小磊在「PyTorch有哪些坑/bug？」下的回答，AI 研习社获原作者授权转载。 分享一下我最近的踩坑经历吧。 这几天在实现一个语义分割的 loss（链接：http://ieeex
本文是 PyTorch 分布式系列的第五篇，以几篇官方文档的翻译为基础，加入了自己的一些思考，带领大家进入DistributedDataParallel，在后续会用5～6篇左右做深入分析。
PyTorch 2.0 发布也有一段时间了，大家是不是已经开始用了呢？ PyTorch 2.0 通过引入 torch.compile，可以显着提高训练和推理速度。 与 eagerly 模式相反，编译 API 将模型转换为中间计算图（FX graph），然后以某种方式将其编译为低级计算内核，这样可以提高运行速度。
机器学习论文的可复现性一直是个难题。许多机器学习相关论文要么无法复现，要么难以重现。有时候论文读者经常为了调用各种经典机器学习模型，还要重复造轮子。
编者按：2017 年初，Facebook 在机器学习和科学计算工具 Torch 的基础上，针对 Python 语言发布了一个全新的机器学习工具包 PyTorch。一经发布，这款开源工具包就受到了业界的广泛关注和讨论，经过几个月的发展，目前 PyTorch 已经成为从业者最重要的研发工具之一。PyTorch 为什么如此受欢迎，研究人员是出于怎样的考虑选择了 PyTorch？针对这些问题，我们今天不妨来看看专业人士怎么说。 饶锦峰先后就读于浙江大学和美国马里兰大学的计算机科学学院，曾于微软和谷歌实习，研究方向是
链接 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/59205847
原标题：Stack Vs Concat In PyTorch, TensorFlow & NumPy - Deep Learning Tensor Ops
分布式训练已经成为如今训练深度学习模型的一个必备工具，但pytorch默认使用单个GPU进行训练，如果想用使用多个GPU乃至多个含有多块GPU的节点进行分布式训练的时候，需要在代码当中进行修改，这里总结一下几种使用pytorch进行分布式训练的方式。
深度学习库Keras中的Sequential是多个网络层的线性堆叠，在实现AlexNet与VGG等网络方面比较容易，因为它们没有ResNet那样的shortcut连接。在Keras中要实现ResNet网络则需要Model模型。
本小节主要介绍 PyTorch 中的基本数据类型，先来看看 Python 和 PyTorch 中基本数据类型的对比。
文章作者：Tyan 博客：noahsnail.com | CSDN | 简书
在如上网络中，AlexNet_1与AlexNet_2实现的结果是一致的，但是可以看到将ReLU层添加到网络有两种不同的实现，即nn.ReLU和F.ReLU两种实现方法。
PyTorch是一个很著名的支持GPU加速和自动求导的深度学习框架，在最近几年收到学术界的热捧，主要是因为其动态图机制符合思维逻辑，方便调试，适合于需要将想法迅速实现的研究者。PyTorch是Torch7团队开发的。Torch是一个开源科学计算框架，可以追溯到2002年纽约大学的项目。Torch的核心在于在构建深度神经网络及其优化和训练，为图像，语音，视频处理以及大规模机器学习问题提供快速高效的计算方案。为了追求更高的速度，灵活性和可扩展性，Torch采用Lua作为它的开发语言，但lua语言的受众比较局限。为了满足当今业界里Python先行(Python First)的原则，PyTorch应运而生，由Facebook人工智能研究员(FAIR)于2017年在GitHub上开源。顾名思义，PyTorch使用python作为开发语言，近年来和tensorflow, keras, caffe等热门框架一起，成为深度学习开发的主流平台之一。
上一节，我们写了很多代码，但是不知道你有没有注意，那些代码看起来跟PyTorch关系并不是很大啊，貌似很多都是Python原生代码？
Pytorchtask·1——PyTorch的基本概念1. 什么是PyTorch，为什么选择PyTorch2. 配置Python环境3. 准备Python管理器4. Pytroch的安装5.PyTorch基础概念6. 通用代码实现流程(实现一个深度学习的代码流程)
在深度学习中使用 PyTorch 的主要原因之一，是我们可以自动获得定义的函数的梯度/导数。
大家好，我叫乔治。嗨，我是迪拉杰，我们都是NVIDIA的深度学习软件工程师。今天我们在这里讨论使用Torch TensorRT加速PyTorch推断。首先，我们会给大家简短介绍一下Torch TensorRT是什么，然后乔治将深入介绍我们优化PyTorch模型的用户工作流程。最后，我们将比较这两种方法，并讨论一些正在进行的未来工作。现在我将把话筒交给乔治。
在某些情况下，我们需要用Pytorch做一些高级的索引/选择，所以在这篇文章中，我们将介绍这类任务的三种最常见的方法：torch.index_select, torch.gather and torch.take
这篇文章主要介绍了pytorch .detach() .detach_() 和 .data用于切断反向传播的实现。
我们将深入探讨使用 PyTorch 构建自己的神经网络必须了解的 2 个基本概念：张量和梯度。
我们经常会看到后缀名为.pt, .pth, .pkl的pytorch模型文件，这几种模型文件在格式上有什么区别吗？
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