FB发布PyTorch：一个GPU加速的Python深度学习框架

作者 | 量子位 舒石

经过数月的工作，Facebook今天终于对外发布PyTorch的Beta版本。PyTorch是一个Python优先的深度学习框架。先来看看推上的评价：

● 《Python机器学习》的作者Raschka说：终于发布了！我很好奇。对我来说，PyTorch看起来是目前最棒的深度学习库，它的“动态”代码令人印象深刻。

● AI从业者Delip Rao评价说：PyTorch今天终于对外发布，PyTorch的API看起来非常干净，用起来感觉就像用Keras写代码，但拥有了Torch的优点。

● OpenAI的科学家Andrej Karpathy说：很兴奋看到PyTorch（一个新的深度学习库）对外发布！试用了几天，真的是很棒！快速、干净、简单。

在官方网站上，PyTorch自称为Python优先的深度学习框架，特性如下：

● 强大GPU加速的张量计算（就像numpy）

PyTorch提供的Tensors可以存在于CPU或GPU上，并加速计算量巨大。

PyTorch可以提供多种不同的张量程序，以加速和适应您的科学计算需要，如切片，索引，数学运算，线性代数，下降。 而且我们很快。

● 动态神经网络：基于磁带自动升级

PyTorch有一种独特的建立神经网络的方法：使用磁带录音机。

大多数框架，如TensorFlow，Theano，Caffe和CNTK有一个静态的世界观。 一个人必须建立一个神经网络，并重复使用相同的结构一次又一次。 更改网络行为的方式意味着必须从头开始。

使用PyTorch，我们使用一种称为反向模式自动微分的技术，它允许您以零滞后或开销更改网络行为的任意方式。 我们的灵感来自几个关于这个话题的研究论文。

虽然这种技术不是PyTorch独有的，但它是迄今为止最快的实现之一。 你会得到最好的速度和灵活性，你的疯狂研究。

除此以外，还包括Python优先、命令式体验、快速和精益、无痛扩展等特性。

在github上，PyTorch提供了从安装步骤到实例教程的全部内容，感兴趣的同学赶紧去试一试吧！