PyTorch到底好用在哪里?

Posted 2023-04-24

PyTorch是个开源的Python机器学习库，在2017年由Facebook人工智能研究院（FAIR）推出面世。很多从业者都很推崇这款工具，下面小编给大家整理了一些关于PyTorch的一些基本知识，给各位网友做个参考。

1、PyTorch的功能强大。

PyTorch是基与Torch延伸而来，但二者最大的区别在于PyTorch 使用了Python 作为开发语言。最大的功能亮点在于实现强大的GPU加速同时包含自动求导系统的深度神经网络，这是许多主流框架不支持的。 因此，可以简单可以将PyTorch 看作是加入了GPU支持的numpy。 正是因为它功能强大，所以除了在Fb使用外，Twitter、CMU 和Salesforce等机构都在使用。

2、PyTorch的优点。

PyTorch的优点的优点很多，总结下来可以分为几点。第一、核心思想是尽量找一种，最好是唯一一种直观易懂的实现方案；第二、写代码快速；第三、强大的社区支持；第四、代码简单易懂；第五、可以快速实现新的想法。这六点对于程序员来说简直就是福音。

3、学习PyTorch的必要性。

正是因为这款工具如此的好用，所以为了提升效率，很多程序员都将它添加进自己的学习计划当中。主要原因有四点：第一、多学一个框架，有备无患；第二、同类型功能的框架中PyTorch是最优秀的；第三、容易查找bug，后期查错非常方便；第四、更加简单直接，可以看懂底层的框架，对程序员的提升肉眼可见。

以上就是小编整理出来的PyTorch的相关知识。广大网友们，你们觉得如何？欢迎评论区留言交流。

参考技术A 它比较简单，容易上手，适合才接触这个东西的初学者，如果是那种资深的人就不太适合了，因为它缺了很多的东西，连简单的运算都没有。 参考技术B PyTorch是基于Python的科学计算包，它又利于研究人员，爱好者，小规模项目快速搞出模型，它具有相关的可编程性和灵活性。 参考技术C 我觉得，PyTorch 不仅仅是结构简单，而且也非常的灵活，且他在网络任何的一个框架中都是属于最简单的一个内容，而且也是最重要的模型使用。

pytorch中_cudnn_convolution_full_forward的定义在哪里

正如所提到的标题，我想找到_cudnn_convolution_full_forward的定义，但是我搜索了pytorch中的所有项目并且失败了。我无法找到并讲述这个功能。

任何人都可以帮助我吗？

答案

所有cudnn卷积函数都在这里定义：https://github.com/pytorch/pytorch/blob/1848cad10802db9fa0aa066d9de195958120d863/aten/src/ATen/native/cudnn/Conv.cpp

在最新版本的pytorch中不再存在此功能。最接近的是cudnn_convolution_forward。在版本0.1.12中，该函数位于同一文件中：https://github.com/pytorch/pytorch/blob/v0.1.12/torch/csrc/cudnn/Conv.cpp

我建议不要使用非公共API（一个以_开头）并使用公共方法，但你可能已经知道了。

换句话说，你应该使用

torch.backends.cudnn.enabled = True

然后conv2d或conv3d取决于您的使用。