Pytorch Note1 Pytorch介绍

Posted 2021-06-26 Real&Love

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了Pytorch Note1 Pytorch介绍相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

Pytorch Note1 Pytorch介绍

PyTorch的诞生

2017年1月，Facebook人工智能研究院（FAIR）团队在GitHub上开源了PyTorch，并迅速占领GitHub热度榜榜首。

作为一个2017年才发布，具有先进设计理念的框架，PyTorch的历史可追溯到2002年就诞生于纽约大学的Torch。Torch使用了一种不是很大众的语言Lua作为接口。Lua简洁高效，但由于其过于小众，用的人不是很多，以至于很多人听说要掌握Torch必须新学一门语言就望而却步（其实Lua是一门比Python还简单的语言）。
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考虑到Python在计算科学领域的领先地位，以及其生态完整性和接口易用性，几乎任何框架都不可避免地要提供Python接口。终于，在2017年，Torch的幕后团队推出了PyTorch。PyTorch不是简单地封装Lua Torch提供Python接口，而是对Tensor之上的所有模块进行了重构，并新增了最先进的自动求导系统，成为当下最流行的动态图框架。

PyTorch一经推出就立刻引起了广泛关注，并迅速在研究领域流行起来。图1所示为Google指数，PyTorch自发布起关注度就在不断上升，截至2017年10月18日，PyTorch的热度已然超越了其他三个框架（Caffe、MXNet和Theano），并且其热度还在持续上升中。
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常见的深度学习框架简介

随着深度学习的发展，深度学习框架如雨后春笋般诞生于高校和公司中。尤其是近两年，Google、Facebook、Microsoft等巨头都围绕深度学习重点投资了一系列新兴项目，他们也一直在支持一些开源的深度学习框架。

目前研究人员正在使用的深度学习框架不尽相同，有 TensorFlow 、Caffe、Theano、Keras等，常见的深度学习框架如图2所示。这些深度学习框架被应用于计算机视觉、语音识别、自然语言处理与生物信息学等领域，并获取了极好的效果。本部分主要介绍当前深度学习领域影响力比较大的几个框架

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为什么选择PyTorch

这么多深度学习框架，为什么选择PyTorch呢？

因为PyTorch是当前难得的简洁优雅且高效快速的框架。在笔者眼里，PyTorch达到目前深度学习框架的最高水平。当前开源的框架中，没有哪一个框架能够在灵活性、易用性、速度这三个方面有两个能同时超过PyTorch。下面是许多研究人员选择PyTorch的原因。

① 简洁：PyTorch的设计追求最少的封装，尽量避免重复造轮子。不像TensorFlow中充斥着session、graph、operation、name_scope、variable、tensor、layer等全新的概念，PyTorch的设计遵循tensor→variable(autograd)→nn.Module 三个由低到高的抽象层次，分别代表高维数组（张量）、自动求导（变量）和神经网络（层/模块），而且这三个抽象之间联系紧密，可以同时进行修改和操作。简洁的设计带来的另外一个好处就是代码易于理解。PyTorch的源码只有TensorFlow的十分之一左右，更少的抽象、更直观的设计使得PyTorch的源码十分易于阅读。在笔者眼里，PyTorch的源码甚至比许多框架的文档更容易理解。
② 速度：PyTorch的灵活性不以速度为代价，在许多评测中，PyTorch的速度表现胜过TensorFlow和Keras等框架。框架的运行速度和程序员的编码水平有极大关系，但同样的算法，使用PyTorch实现的那个更有可能快过用其他框架实现的。
③易用：PyTorch是所有的框架中面向对象设计的最优雅的一个。PyTorch的面向对象的接口设计来源于Torch，而Torch的接口设计以灵活易用而著称，Keras作者最初就是受Torch的启发才开发了Keras。PyTorch继承了Torch的衣钵，尤其是API的设计和模块的接口都与Torch高度一致。PyTorch的设计最符合人们的思维，它让用户尽可能地专注于实现自己的想法，即所思即所得，不需要考虑太多关于框架本身的束缚。
④活跃的社区：PyTorch提供了完整的文档，循序渐进的指南，作者亲自维护的论坛供用户交流和求教问题。Facebook 人工智能研究院对PyTorch提供了强力支持，作为当今排名前三的深度学习研究机构，FAIR的支持足以确保PyTorch获得持续的开发更新，不至于像许多由个人开发的框架那样昙花一现。

在PyTorch推出不到一年的时间内，各类深度学习问题都有利用PyTorch实现的解决方案在GitHub上开源。同时也有许多新发表的论文采用PyTorch作为论文实现的工具，PyTorch正在受到越来越多人的追捧。

如果说 TensorFlow的设计是 “Make It Complicated” ，Keras的设计是 “Make It Complicated And Hide It” ，那么PyTorch的设计真正做到了 “Keep it Simple，Stupid” 。简洁即是美。

使用TensorFlow能找到很多别人的代码，使用PyTorch能轻松实现自己的想法。

PyTorch 的前身是 Torch，其是一个十分老牌、对多维矩阵数据进行操作的张量（tensor ）库，在机器学习和其他数学密集型应用有广泛应用，但由于其语言采用 Lua，导致在国内一直很小众，如今使用 Python 语言强势归来，快速的赢得了大量使用者。

PyTorch 提供了两种高层面的功能：

使用强大的 GPU 加速的 Tensor 计算（类似 numpy）
构建于基于 autograd 系统的深度神经网络

所以使用 PyTorch 的原因通常有两个：

作为 numpy 的替代，以便使用强大的 GPU 加速；
将其作为一个能提供最大灵活性和速度的深度学习研究平台

总结一下Pytorch的特点

Python 优先

PyTorch 不是简单地在整体 C++ 框架上绑定 Python，他深入构建在 Python 之上，你可以像使用 numpy/scipy/scikit-learn 那样轻松地使用 PyTorch，也可以用你喜欢的库和包在 PyTorch 中编写新的神经网络层，尽量让你不用重新发明轮子。

命令式体验

PyTorch 的设计思路是线性、直观且易于使用。当你需要执行一行代码时，它会忠实执行。PyTorch 没有异步的世界观。当你打开调试器，或接收到错误代码和 stack trace 时，你会发现理解这些信息是非常轻松的。Stack-trace 点将会直接指向代码定义的确切位置。我们不希望你在 debug 时会因为错误的指向或异步和不透明的引擎而浪费时间。