最近在浅尝Pytorch的源码，利用业余时间去品读品读，看着看着，第一次对Pytorch有了重新的认识。 原来现在Pytorch的版图是如此之大，Pytorch已经不是一年前的Pytorch了。
torchaudio 的目标是将PyTorch应用到音频领域。通过支持 PyTorch，torchaudio 遵循相同的理念，即提供强大的 GPU 加速，通过 autograd 系统专注于可训练的特征，并具有一致的风格（张量名称和维度名称）。因此，它主要是一个机器学习库，而不是一个通用的信号处理库。PyTorch 的好处可以在 torchaudio 中看到，因为所有计算都通过 PyTorch 操作进行，这使得它易于使用并且感觉像是一个自然的扩展。
torch.distributed 支持三个后端，每个后端具有不同的功能。下表显示哪些功能可用于CPU/CUDA张量。仅当用于构建PyTorch的实现支持时，MPI才支持CUDA。
本文为译文，主要介绍安装问题。Fastai github原文地址：https://github.com/fastai/fastai/blob/master/README.md#is-my-system-supported
坊间传闻：「TensorFlow 适合业界，PyTorch 适合学界」。都 2022 年了，还是这样吗？
作者知乎网址：https://www.zhihu.com/people/ming-zi-zong-shi-hen-nan-qi/activities
Awesome Rust 是一个精选的 Rust 代码和资源列表。该项目主要功能包括：
问耕 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 前几天，量子位发过一篇《忽悠VC指南》。其中有一条建议是，当你假装AI专家时，最好别谈众人皆知的TensorFlow，那谈什么？ PyTorch
当地时间 9 月 12 日，全球顶级非营利开源组织 Linux 基金会宣布，正式成立 PyTorch 基金会。开源 Python 机器学习库——PyTorch，将从 Meta 转移到 Linux 基金会，并将在新成立的 PyTorch 基金会下运作。 PyTorch 基金会隶属于 Linux 基金会，管理委员会由 Meta、AMD、AWS、谷歌云、微软和 NVIDIA 等六个公司的代表组成。Linux 基金会战略项目副总裁 Dr. Ibrahim Haddad 被任命为 PyTorch 基金会的执行董事。
本篇文章，聊聊如何在新版本 PyTorch 和 CUDA 容器环境中完成 xFormers 的编译构建。
导语：今天为大家带来最近更新的Pytorch的更新点介绍，另外，小编Tom邀请你一起搞事情！，源代码可以扫描二维码进群找小编获取哦~ Tensorflow 主要特征和改进 •在Tensorflow库中添加封装评估量。所添加的评估量列表如下： 1. 深度神经网络分类器（DNN Classifier） 2. 深度神经网络回归量（DNN Regressor） 3. 线性分类器（Linear Classifier） 4. 线性回归量（Linea rRegressor） 5. 深度神经网络线性组合分类器（DNN L
如果你在读这篇文章，那么你可能已经开始了自己的深度学习之旅。如果你对这一领域还不是很熟悉，那么简单来说，深度学习使用了「人工神经网络」，这是一种类似大脑的特殊架构，这个领域的发展目标是开发出能解决真实世界问题的类人计算机。为了帮助开发这些架构，谷歌、Facebook 和 Uber 等科技巨头已经为 Python 深度学习环境发布了多款框架，这让人们可以更轻松地学习、构建和训练不同类型的神经网络。本文将详细介绍和比较两种流行的框架： TensorFlow 与 PyTorch。
每天给你送来NLP技术干货！ ---- 来自：DASOU、量子位 大家好，我是DASOU； 看到一个消息，说PyTorch现在已经从Meta“独立”出来了；扎克伯格成立了PyTorch基金会，并且将其归入Linux基金会旗下。 Meta这个操作还是挺6的，估摸着就是想给大家一种Pytorch和商业化不占别，保持中立的印象~~从而吸引更多人去使用Pytorch。 说起来，Pytorch最近是越来越受欢迎。 如果说深度学习最开始的几年，TF一家独大。那么这几年，其实不论是学术界还是工业界，Pytorch已经在慢
今天的深度学习应用程序包括复杂的多阶段预处理数据流水线，其中包括主要在 CPU 上执行的计算密集型步骤。例如，在 CPU 上执行诸如从磁盘加载数据、解码、剪裁、随机调整大小、颜色和空间增强以及格式转换等步骤，限制了训练和推理任务的性能和可扩展性。此外，今天的深度学习框架有多个数据预处理实现，这导致诸如训练和推理工作流的可移植性以及代码可维护性等挑战。
在深度学习领域，最受学生欢迎的MOOC课程平台有三个：Fast.ai、deeplearning.ai /Coursera和Udacity。Fastai作为其中之一，是一个课程平台，一个讨论社区，也是一个PyTorc的顶层框架。Fastai的理念就是：Making neural nets uncool again，让神经网络没那么望而生畏，其课程也是采用项目驱动的方式教学。经过Fast.ai团队和PyTorch团队的共同努力，我们迎来了一个为计算机视觉、文本、表格数据、时间序列、协同过滤等常见深度学习应用提供单一一致界面的深度学习库。这意味着，如果你已经学会用fastai创建实用的计算机视觉（CV）模型，那你就可以用同样的方法创建自然语言处理（NLP）模型，或是软件支持的其他模型。 类似Keras，Fastai不只是将PyTorch功能封装了比较“亲切”的API，而是让PyTorch的强大之处易用了。
机器之心报道 编辑：陈萍 前段时间，机器学习开源框架 PyTorch 提供了对 AMD ROCm 的支持，现在可作为 Python 软件包提供。 作为一款被学术界和工业界广泛使用的开源机器学习框架，PyTorch 近日发布了最新的 1.8 版本，1.8 版本的发布，使得 PyTorch 加入了对 AMD ROCm 的支持，可以方便用户在原生环境下运行，省去了配置 Docker 的繁琐。 现在，一个更令人兴奋的消息是，ROCm 开放软件平台上为 PyTorch 用户提供了一个新的安装选项。一个可安装的 Pyt
作为一款被学术界和工业界广泛使用的开源机器学习框架，PyTorch 近日发布了最新的 1.8 版本，1.8 版本的发布，使得 PyTorch 加入了对 AMD ROCm 的支持，可以方便用户在原生环境下运行，省去了配置 Docker 的繁琐。
继去年十月份的PyTorch大会发布了2.1版本之后，全世界各地的521位开发者贡献了3628个提交，由此形成了最新的PyTorch 2.2版本。
TensorFlow、Keras和PyTorch是目前深度学习的主要框架，也是入门深度学习必须掌握的三大框架，但是官方文档相对内容较多，初学者往往无从下手。本人从github里搜到三个非常不错的学习资源，并对资源目录进行翻译，强烈建议初学者下载学习，这些资源包含了大量的代码示例（含数据集），个人认为，只要把以上资源运行一次，不懂的地方查官方文档，很快就能理解和运用这三大框架。
最开始写C语言代码的时候，人们使用vi，记事本等软件写代码，写完了之后用GCC编译，然后运行编译结果，就是二进制文件。python也可以这样做，用记事本写完代码，保存成如test.py的文件后，通过命令python test.py可以运行这一文件。最初的C语言代码都是通过这种方式写的。但是人们很快发现了一个问题，就是这么弄太麻烦了，编写用vi，运行得切出去用shell，出错了再切回vi改代码。这要是编写、运行、调试都能在同一个窗口里进行，再来点语法检查，高亮，颜色，代码提示，那写代码的效率不就高多了吗？所以就有了Microsoft Visual C++等写代码工具，这些工具除了提供方便的文本编辑功能，还能够连接到编译器（C/C++）、解释器（java，python，R），把编译器和解释器的运行结果显示在自己的界面上，这些工具被称为IDE（集成开发环境）。正因为编译器，解释器不是它的组成部分，pycharm中每个项目都要指定一个interpreter才能运行。即某个路径下的python.exe。其他的IDE也都要指定运行环境。
当涉及到社交媒体的健康运行时，图像分类是一个关键点。根据特定标签对内容进行分类可以代替各种法律法规。它变得很重要，以便对特定的受众群体隐藏内容。
选自Github 机器之心编译 参与：朱乾树、黄小天 PyTorch 中的基本单位是张量（Tensor）。本文的主旨是如何在 PyTorch 中实现 Tensor 的概述，以便用户可从 Python shell 与之交互。本文主要回答以下四个主要问题： 1. PyTorch 如何通过扩展 Python 解释器来定义可以从 Python 代码中调用的 Tensor 类型？ 2. PyTorch 如何封装实际定义 Tensor 属性和方法的 C 的类库？ 3. PyTorch 的 C 类包装器如何生成 Ten
当使用libtorch进行C++深度学习开发时，有时可能会遇到错误error C1021: 无效的预处理器命令“warning”。这个错误意味着在源代码中使用了无效的预处理器命令warning，通常是因为在编译时开启了特定的警告选项。本篇文章将详细介绍这个错误的原因以及如何解决它。
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
当我们在使用PyTorch的cpp_extension扩展时，有时可能会遇到以下错误信息："dist must be a Distribution instance"。这个错误通常发生在我们尝试使用cpp_extension构建和安装扩展时。
PyTorch 提供了大量与神经网络、任意张量代数、数据处理和其他目的相关的操作。然而，您可能仍然需要更定制化的操作。例如，您可能想使用在论文中找到的新型激活函数，或者实现您作为研究的一部分开发的操作。
▊《深入浅出PyTorch：从模型到源码》 张校捷 著 电子书售价：44.95元 2020年04月出版 本书从机器学习和深度学习的基础概念入手，由浅到深地详细介绍了PyTorch深度学习框架的知识，主要包含深度学习的基础知识，如神经网络的优化算法、神经网络的模块等；同时也包含了深度学习的进阶知识，如使用 PyTorch 构建复杂的深度学习模型，以及前沿的深度学习模型的介绍等。另外，为了加深读者对 PyTorch 深度学习框架的理解和掌握，本书还介绍了 PyTorch 的源代码结构，包括该框架的 Python
关注并星标 从此不迷路 计算机视觉研究院 公众号ID｜ComputerVisionGzq 学习群｜扫码在主页获取加入方式 计算机视觉研究院专栏 作者：Edison_G PyTorch 1.11、TorchData 和 functorch 现已推出。 转自《机器之心》 近日，PyTorch 官方宣布推出 PyTorch 1.11，此版本由 1.10 版本以来的 3,300 多次 commits 组成，由 434 位贡献者完成。此外，本次 PyTorch 官方同时发布了受 JAX 启发的库 TorchD
Angel 是腾讯的首个 AI 开源项目，于 2016 年底推出、2017 年开源。作为面向机器学习的第三代高性能计算平台，Angel 致力于解决稀疏数据大模型训练以及大规模图数据分析问题。腾讯在 2018 年成为 LF AI 基金会的创始白金会员之一，并于同年向基金会贡献了开源项目 Angel。
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。
内容一览：TVM 共有三种安装方法：从源码安装、使用 Docker 镜像安装和 NNPACK Contrib 安装。本文重点介绍如何通过源码安装 TVM。
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
值得一提的是，尽管在 4 月底 PyTorch 在 0.4 版本中已经加入了对于 Windows 的支持，但其对比 Keras 与 TensorFlow 在 Windows 上的稳定性还略有差距。
作者 | 李冬梅 当地时间 9 月 12 日，Linux 基金会在其官网宣布，PyTorch 已经正式加入 Linux 基金会。 1 PyTorch 正式加入 Linux 基金会 Linux 基金会表示，其实很难用一篇文章来描述清楚 PyTorch 的加入对基金会的意义有多么重大，但还是希望尽可能将其表达出来。 以下为基金会全文： PyTorch 是当今世界上最重要和最成功的机器学习软件项目之一。我们很高兴与项目维护者、贡献者和社区合作，将 PyTorch 带入到一个中立的“家园”，在那里它可以继续强
AI 科技评论按：关于深度学习的框架之争一直没有停止过。PyTorch，TensorFlow，Caffe还是Keras ？近日， 斯坦福大学计算机科学博士生Awni Hannun就发表了一篇文章，对比当前两个主流框架PyTorch和TensorFlow。 AI 科技评论编译如下： 这篇指南是我目前发现的PyTorch和TensorFlow之间的主要差异。写这篇文章的目的是想帮助那些想要开始新项目或者转换深度学习框架的人进行选择。文中重点考虑训练和部署深度学习堆栈组件时框架的可编程性和灵活性。我不会权衡速度、
相比于以往的 PyTorch 版本，本次即将发布的 PyTorch 1.6 有哪些吸引人的地方呢？
明敏 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 时隔仅3个月，PyTorch再次迎来升级——1.9版本。 这一次，官方把重头戏放在了移动端上。 不仅Mobile Interpreter发布了新版本，而且TorchVision库也支持在手机上使用了，iOS、Android都支持！ 网友看了都表示： 这一次更新中，我对移动端最感兴趣。 而此次1.9版本集合了自2021年3月1.8版本发布以来，超过3400次GitHub提交。 除了移动设备端方面，还有其他诸多亮点： 前端API改进（包括torc
你是否希望能够学习深度学习？你是想将其应用于商业，以此为基础建立你的下一个项目，还是仅仅是增加自己的职场价值？无论如何，选择合适的深度学习框架进行学习都是关键的、能够更好实现目标的第一步。
李林 编译自 Google Research Blog 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 谷歌今天推出了一个新的开源Python自动微分库：Tangent。 和现有的机器学习库不同，Tangen
我们推出了一个新的系列，对PytorchConference2023 的博客进行中文编译，会陆续在公众号发表。也可以访问下面的地址 https://www.aispacewalk.cn/docs/ai/framework/pytorch/PytorchConference2023/torch_infra_new_ci 阅读。
翻译 | AI科技大本营（rgznai100） 参与 | reason_W 本文作者Dominic Monn，是NVIDIA机器学习工程师。在本文中，作者讲述了自己在深度学习过程中使用PyTorch和TensorFlow的一些实际体会，他从安装、使用、文档、社区和工具五个角度，比较了PyTorch和TensorFlow的优点和不足。 作者此前一直是TensorFlow用户，不过出于工作考虑，加入NVIDIA时，决定改用PyTorch，也就有了对比PyTorch和TensorFlow这篇文章。 PyTor
机器之心编译 编辑：shanshan 加入 Linux 基金会后，PyTorch 不会有大的改变。 PyTorch 有了新家！ 当地时间 9 月 12 日，PyTorch 和 Linux 基金会双双在自家的官网宣布，PyTorch 已经正式加入 Linux 基金会的消息。 PyTorch 最初由 Meta 的 AI 团队孵化，在以社区为中心的管理之下，PyTorch 现已发展成为一个由贡献者和用户组成的庞大社区。截至 2022 年 8 月，PyTorch 是世界上与 Linux 内核和 Kubernetes
翻译 | AI科技大本营（rgznai100） 参与 | reason_W 本文作者Dominic Monn，是NVIDIA机器学习工程师。在本文中，作者讲述了自己在深度学习过程中使用PyTorch和TensorFlow的一些实际体会，他从安装、使用、文档、社区和工具五个角度，比较了PyTorch和TensorFlow的优点和不足。 作者此前一直是TensorFlow用户，不过出于工作考虑，加入NVIDIA时，决定改用PyTorch，也就有了对比PyTorch和TensorFlow这篇文章。 PyTorch
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