pytorch 最初的版本叫 torch,是基于 lua 语言开发,但是由于 lua 语言太小众,后来做了 python 接口,改名为 pytorch,

也就是说 pytorch 的后台是 torch;

到了 2018年12月, pytorch 发布1.0,并将后台切到 caffe2

 

tensorflow vs pytorch 

现在关于深度学习的框架很多,详情请百度,或者参考本文参考资料1,本文对比两种;

 

tensorflow 是当前最流行的深度学习框架,但是 pytorch 有后来居上的意思,其实二者有一定联系;

联系:都是基于计算图的,计算图包括计算节点和边,计算节点代表运算,边代表数据传输;

区别

1. 计算图又分为静态图和动态图两种,类似于静态语言和动态语言,区别在于:静态图需要先声明再运行,一次声明多次运行;动态图在运行过程中被定义,可以多次构建多次运行;

tensorflow 使用的是静态图,pytorch 使用的是动态图

2. tensorflow 语法晦涩,像学一门新语言一样,pytorch 语法简单,可以直接使用 python 中的 if while for 

 

一句话,pytorch 是基于动态图的深度学习框架,代码简洁,容易上手

 

安装

安装方法很多,可自行百度,或者参考本文参考资料1,本文只介绍利用官网进行安装

官网 https://pytorch.org/

点击 Get Started,选择适合自己的条件得到安装命令

在安装 pytorch 的同时,也安装了 torchvision,这个模块包含了一些数据集,和一些模型的预训练参数

 

运行如下代码

import torch 

不报错,就证明安装完毕

 

剩下的,不多说,先用起来,后续再补充 

 

 

 

参考资料:

《深度学习框架PyTorch:入门与实践_陈云(著)》