PyTorch 的崛起：现代人工智能的支柱

人工智能 (AI) 彻底改变了各个行业，推动了医疗保健、金融和交通等各个领域的创新。这些进步的核心是支持开发复杂神经网络的深度学习框架。在这些框架中，PyTorch 已成为一股主导力量。本文深入探讨了为什么 AI 越来越多地建立在 PyTorch 上，探索了它的功能、优势以及它在 AI 领域中扮演的角色。

人工智能 PyTorch

PyTorch 的起源

PyTorch 是一个开源机器学习库，由 Facebook 的 AI 研究实验室 (FAIR) 开发，并于 2017 年 1 月正式发布。它凭借其动态计算图和直观界面迅速在研究人员和开发人员中流行起来。与其前辈不同，PyTorch 允许更大的灵活性和易用性，这对于快速原型设计和实验至关重要。

Facebook 的 AI 研究实验室

PyTorch – AI 的大脑

PyTorch 的主要功能

动态计算图：PyTorch 的动态计算图（也称为运行定义）是其最重要的功能之一。这允许开发人员即时修改图形，从而更轻松地调试和试验不同的网络架构。相比之下，TensorFlow 1.x 中的静态计算图要求在运行模型之前定义整个图形，这使得其灵活性降低。

动态计算图 不同的网络架构

Pythonic 特性：PyTorch 与 Python 深度集成，Python 是 AI 和机器学习社区中许多人的首选编程语言。这种集成确保了 PyTorch 代码更具可读性和可维护性。与 NumPy 和 SciPy 等 Python 库的无缝兼容性进一步增强了它的吸引力。

Pythonic 特性 自动微分 社区和生态系统

研发中的 PyTorch

研究人员和开发人员 医疗保健 PyTorch