深度学习作为人工智能的一个重要分支，在过去十年中取得了显著的进展。PyTorch 和 TensorFlow 是目前最受欢迎、最强大的两个深度学习框架，它们各自拥有独特的特点和优势。
选自PyTorch 机器之心报道 昨日，Caffe2 的 Github 页面突然出现了一个「巨大的改动」：Caffe2 开源代码正式并入 PyTorch，至此，Facebook 主力支持的两大深度学习
在 Caffe 2 的 GitHub 页面上，以往用于介绍框架内容的 Readme 区域已经变成了一个加粗体的链接：源代码现已归入 PyTorch 库。
Pytorch是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.Torch是一个经典的对多维矩阵数据进行操作的张量（tensor）库，在机器学习和其他数学密集型应用有广泛应用。但由于Torch语言采用Lua，导致在国内一直很小众，并逐渐被支持Python的Tensorflow抢走用户。作为经典机器学习库Torch的端口，PyTorch为Python语言使用者提供了舒适的写代码选择。
机器之心报道 机器之心编辑部 「我们已经从 Julia 中获得了很多灵感，但我们还是想要 Python。」 「人生苦短，我用 Python。」这是 Python 开发领域广泛流传的一句话。在过去的几年中，Python 也的确凭借其在易用性、生态等方面的优势一路高歌猛进，在很多编程语言排行榜中稳居前三。 但伴随着 Julia 等新势力的崛起，这种局面正在发生变化。在前段时间出炉的「Stack Overflow 2021 全球开发者调查报告」中，Python 受开发者喜爱程度仅排第六，而 Julia 则排在了
目前，Python 深度学习领域已经涌现出多个由科技界巨头如 Google、Facebook 和 Uber 等公司公开发布的框架，这些框架旨在帮助开发者构建先进的计算架构。对于刚接触这一领域的你来说，深度学习是计算机科学中的一个分支，它通过模仿人脑结构的人工神经网络，赋予计算机以类似人类的智能，使其能够解决现实世界的问题。
深度学习框架是简化人工神经网络 (ANN) 开发的重要工具，并且其发展非常迅速。其中，TensorFlow 和 PyTorch 脱颖而出，各自在不同的机器学习领域占有一席之地。但如何为特定项目确定理想的工具呢？本综合指南[1]旨在阐明它们的优点和缺点。
这家马斯克参与创办、微软10亿美元投资的顶级AI研究机构表示，正在PyTorch上标准化自家深度学习框架。
LibTorch 是 PyTorch 提供的一个二进制发行版，包含了所有必要的头文件、库和 CMake 配置文件，便于开发者依赖 PyTorch 开发应用。用户可以从 PyTorch 官网下载包含最新 LibTorch 分发的 ZIP 档案。本文还提供了一个使用 PyTorch C++ API 中的 torch::Tensor 类的最小应用示例，包括如何下载 LibTorch、编写 CMake 构建配置和构建应用的步骤。此外，针对 Windows 开发者，提供了 Visual Studio 扩展的使用指南，以及如何在遇到问题时通过论坛或 GitHub Issues 寻求支持的信息：https://pytorch.org/cppdocs/installing.html
就像程序员讨论“什么才是世界上最好的语言？”这一终极命题一样。在医疗AI领域，围绕芯片和AI开源框架的讨论也一直热度不减。
DiffSynth-Studio 是一个扩展了开源社区模型的 Diffusion 引擎。
Pytorch Vs TensorFlow：AI、ML和DL框架不仅仅是工具；它们是决定我们如何创建、实施和部署智能系统的基础构建块。这些框架配备了库和预构建的功能，使开发人员能够在不从头开始的情况下制定复杂的人工智能算法。它们简化了开发过程，确保了各个项目的一致性，并使人工智能功能能够集成到不同的平台和应用程序中。
自 2009 年深度学习再度成为焦点以来，很多机器学习框架成为研究者和业界开发者的新宠。从早期的学术框架 Caffe、Theano 到如今 Pytorch、TensorFlow 这样越来越大规模的开发框架。
对于深度学习框架的使用，整个人工智能社区大体可以分为两大阵营：TensorFlow 和 PyTorch。有观点认为，PyTorch 更适合研究领域，而实际的工业应用可能更偏向于 TensorFlow。PyTorch 具有用户友好的 API 和对 Python 生态的良好支持，更适合学界。而 TensorFlow 因为用户惯性和对工业生产环境的支持，更适合业界。
PyTorch 和 TensorFlow 是目前最主流的两个深度学习框架，绝大多数研究者会选择PyTorch 或者 TensorFlow 进行深度学习的入门学习。图1展示了近两年来几个主流深度学习框架的 Google 指数，其中 PyTorch 和 TensorFlow 的热度不相上下，均遥遥领先于其他框架。 图 1 TensorFlow、PyTorch、MXNet、Caffe 和 PaddlePaddle 的 Google 指数 本文将从以下 4 个方面对比介绍 TensorFlow 和 PyTorch
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。
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
2019年，机器学习框架之争进入了新阶段：PyTorch与TensorFlow成为最后两大玩家，PyTorch占据学术界领军地位，TensorFlow在工业界力量依然强大，两个框架都在向对方借鉴，但是都不太理想。
这里先说一下选择使用tensorflow2讲解的原因，在对比一下同类型的一个优势。由于我们这个系列的目标是学习，大家使用的都是win系统的电脑，故而这里选择tensorflow2方便得多。当前最新的版本是2.15
本月初，Caffe2 的 Github 页面突然出现了一个「巨大的改动」：Caffe2 开源代码正式并入 PyTorch，至此，Facebook 主力支持的两大深度学习框架已合二为一。这两大框架，在整
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
机器之心报道 作者：MXNet团队 日前，亚马逊官方AI 博客公布了MXNet 0.11版本（参见：业界 | Apache MXNet 发布 v0.11.0版，支持苹果Core ML和Keras v1
作者 | 解浚源 经过3个月的开发，MXNet 0.11版发布啦！0.11是MXNet正式加入Apache以后的第一个版本，官方网站搬到了Apache的服务器（注意：要在最上方Version处选择master才能看到包含Gluon的最新文档）。 MXNet 0.11源码地址 https://github.com/apache/incubator-mxnet/releases MXNet 0.11官方网站 https://mxnet.incubator.apache.org/versions/master/
来源 | The Gradient 译者 | 夕颜 出品 | AI科技大本营（ID:rgznai100）
3D 计算机视觉是一个重要的课题，如何选择合适的框架进行计算，使得处理效果更好、更高效？近日，FaceBook 博客更新了一篇新的文章，介绍了团队开发的针对 3D 计算机视觉的框架——PyTorch3D。这是一个基于 PyTorch 的库，在 3D 建模，渲染等多方面处理操作上有更好的表现。
AI 研习社按，对于广大深度学习开发者来说， 迎来一个重大消息——Caffe2 代码并入 PyTorch 库。
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近年来，深度学习在很多机器学习领域都有着非常出色的表现，在图像识别、语音识别、自然语言处理、机器人、网络广告投放、医学自动诊断和金融等领域有着广泛应用。面对繁多的应用场景，深度学习框架有助于建模者节省大量而繁琐的外围工作，更聚焦业务场景和模型设计本身。
为什么用 PyTorch PyTorch 是 PyTorch 在 Python 上的衍生. 因为 PyTorch 是一个使用 PyTorch 语言的神经网络库, Torch 很好用, 但是 Lua 又
卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）的复杂性和灵活性使其成为深度学习领域的核心研究主题之一。在本引言部分中，我们将深入探讨CNN的历史背景、基本原理、重要性以及其在科学和工业领域的影响。
选自semianalysis.com 作者：Dylan Patel 机器之心编译 机器之心编辑部 CUDA 闭源库将和 TensorFlow 一样逐渐式微。 十年来，机器学习软件开发的格局发生了重大变化。许多框架如雨后春笋般涌现，但大多数都严重依赖于英伟达的 CUDA，并在英伟达的 GPU 上才能获得最佳的性能。然而，随着 PyTorch 2.0 和 OpenAI Triton 的到来，英伟达在这一领域的主导地位正在被打破。 谷歌早期在机器学习模型架构、训练、模型优化方面都具有很大优势，但现在却难以充分发挥
llamafile 是一个开源项目，旨在通过将 lama.cpp 与 Cosmopolitan Libc 结合成一个框架，将 LLM (Large Language Models) 的复杂性折叠到单个文件可执行程序中，并使其能够在大多数计算机上本地运行而无需安装。该项目的主要功能和核心优势包括：
现在各大顶会开源代码没有一丝丝的tensorflow2.x，就连谷歌家自己的论文也是只有torch和jax。零零星星一些tf1的开源代码。
聊聊为什么使用Pytorch，个人觉得Pytorch比Tensorflow对新手更为友善，而且现在Pytorch在学术界使用的得更多，大有逆袭Tensorflow之势。最近两年的顶会文章中，代码用Pytorch的比Tensorflow多。大家如果对Tensorflow也感兴趣，完全可以学习了Pytorch之后继续学习Tensorflow，基本原理都是相通的。让我们开始开启愉快的Pytorch学习之旅吧！
在刚刚召开的PyTorch大会上，PyTorch发布了一大波更新，把深度学习从业者们高兴坏了！
选自GitHub 作者：Awni Hannun 机器之心编译 参与：Panda 现在是各种机器学习框架群雄争霸的时代，各种各样的比较文章也层出不穷。近日，斯坦福大学计算机科学系博士生 Awni Hannun 也发表了一篇文章，谈了自己对 PyTorch 和 TensorFlow 这两大明星框架的心得体验，并在不同的方面对这两者进行了比较，机器之心对本文进行了编译介绍。 这篇指南主要介绍了我找到的 PyTorch 和 TensorFlow 之间的不同之处。这篇文章的目的是帮助那些想要开始一个新项目或从一种深度
近日，斯坦福大学计算机科学系博士生 Awni Hannun 也发表了一篇文章，谈了自己对 PyTorch 和 TensorFlow 这两大明星框架的心得体验，并在不同的方面对这两者进行了比较，我们对本
腾讯首个AI开源项目Angel，正式发布一个里程碑式的版本：Angel 3.0。这是一个全栈的机器学习平台，功能特性涵盖了机器学习的各个阶段，超过50万行代码，在 GitHub 上 Star 数已超过 4200，Fork 数超过 1000。 一个全栈的机器学习平台，近日悄悄上线了。 8月22日，腾讯首个AI开源项目Angel正式发布一个里程碑式的版本：Angel 3.0。 Angel 3.0尝试打造一个全栈的机器学习平台，功能特性涵盖了机器学习的各个阶段：特征工程，模型训练，超参数调节和模型服务。
由深度学习支持的计算机视觉应用包括复杂的多阶段预处理数据流水线，其中包括计算密集型步骤，如从磁盘加载和提取数据，解码，裁剪和调整大小，颜色和空间变换以及格式转换。
Caffe2 近日在其博客上公布了与 PyTorch 合并的各项细节，文中表示 Caffe2 的开发重点是性能和跨平台部署，而 PyTorch 则专注于快速原型设计和研究的灵活性。二者的组件在过去一年大量被共享，双方也意识到将各自的优势特性整合到一个包中，并实现从快速原型到快速执行的平稳过渡是有意义的，也能通过更轻松地使用共享工具提高开发效率。
Libtorch是Pytorch的C++接口，实现了在C++中进行网络训练、网络推理的功能。
【导读】腾讯首个AI开源项目Angel，正式发布一个里程碑式的版本：Angel 3.0。这是一个全栈机器学习平台，功能特性涵盖了机器学习的各个阶段，超过50万行代码，在 GitHub 上 Star 数已超过 4200，Fork 数超过 1000。 一个全栈机器学习平台，近日悄悄上线了。 8月22日，腾讯首个AI开源项目Angel正式发布一个里程碑式的版本：Angel 3.0。 Angel 3.0尝试打造一个全栈机器学习平台，功能特性涵盖了机器学习的各个阶段：特征工程，模型训练，超参数调节和模型服务。
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