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開源機器學習框架
PyTorch是一個開源機器學習框架,由Facebook于2016年推出。它是一個動態計算圖框架,可以使得模型的構建、訓練和部署變得更加靈活和高效。PyTorch支持GPU加速,具有易于調試和編寫的Python API,適合用于自然語言處理、計算機視覺、深度強化學習等領域。
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生產準備
TorchServe
分布式訓練
移動(實驗)
強化生態系統
本地onnx支持
c++的前端
云計算支持
生產準備
使用TorchScript, PyTorch在渴望模式下提供了易用性和靈活性,同時在c++運行時環境中無縫過渡到圖形模式,以提高速度,優化和功能。
TorchServe
TorchServe是一個易于使用的工具,用于大規模部署PyTorch模型。它與云和環境無關,并支持多模型服務、日志記錄、度量和為應用程序集成創建RESTful端點等特性。
分布式訓練
通過利用本機對集體操作異步執行的支持以及可從Python和c++訪問的點對點通信,優化研究和生產中的性能。
移動(實驗)
PyTorch支持從Python到iOS和Android部署的端到端工作流。它擴展了PyTorch API,以涵蓋在移動應用程序中整合ML所需的常見預處理和集成任務。
強化生態系統
一個活躍的研究人員和開發人員社區已經建立了一個豐富的工具和庫生態系統,用于擴展PyTorch并支持從計算機視覺到強化學習等領域的開發。
本地onnx支持
以標準ONNX(開放神經網絡交換)格式導出模型,以便直接訪問ONNX兼容的平臺、運行時、可視化器等。
c++的前端
c++前端是PyTorch的純c++接口,遵循已建立的Python前端的設計和體系結構。它旨在使高性能、低延遲和裸機c++應用程序的研究成為可能。
云計算支持
PyTorch在主要的云平臺上得到很好的支持,通過預構建的圖像、gpu上的大規模訓練、在生產規模環境中運行模型等提供無摩擦的開發和易于擴展。
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2.2
售后服務
- -
2.1
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