![]() | |
---|---|
Jatorria | |
Argitaratze-data | 2016 |
Azken bertsioa | 2.7.1 |
Behar ditu | typing-extensions (en) ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() ![]() |
Ezaugarriak | |
Programazio-lengoaia | C++, Python, C eta CUDA |
Sistema eragilea | Linux, MacOS X eta Microsoft Windows |
Egile-eskubideak | copyrightduna |
Lizentzia | 3-clause BSD License (en) ![]() |
Deskribapena | |
Oinarritua | Torch (en) ![]() |
Fikzioa | |
Erabiltzen du | NCHW (en) ![]() |
pytorch.org | |
![]() ![]() ![]() ![]() ![]() | |
Iturri-kodea | https://github.com/pytorch/pytorch |
PyTorch softwarea da, zehazki, Python programazio-lengoaiazko ikasketa automatikorako liburutegia, Torch liburutegian oinarrituta.[1][2][3] Ikasketa sakona eta hizkuntzaren prozesamendurako erabiltzen da.[4] Facebook-eko adimen artifizialeko ikerketa-taldeak garatu zuen nagusiki.[5][6][7] Uberren Pyro programazio-lengoaia probabilistikoa software honetan oinarritzen da.[8] Software libre eta irekia da eta BSD lizentzia batekin argitaratuta dago.
PyTorch-ek goi-mailako bi ezaugarri eskaintzen ditu:[9]
Facebook-ek bi tresna hauek erabiltzen zituen: PyTorch eta Convolutional Architecturefor Fast Feature Embedding-ekin (Caffe2). Baina bateraezintasun-arazoek asko zailtzen zuten PyTorch-ez definitutako eredu bat Caffe2ra edo alderantziz eraldatzea. Open Neural Network Exchange (ONNX) proiektuak Facebookek eta Microsofekt sortu zuten 2017ko irailean, eredu horien arteko bihurketak egin ahal izateko. 2018ko martxoaren amaieran Caffe2 eta PyTorch-ekin batu ziren. [10]
Tentsoreak, matematikatik datoz baina programazioan desberdinak dira, non matrizearen dimentsio anitzeko datu-egitura gisa (arrayak) tratatu daitezke. PyTorch-eko tentsoreak NumPy arrayen modukoak dira, baina CUDA onartzen duen GPU batean ere erabil daitezke. PyTorch-ek tentsore mota desberdinak onartzen ditu.[11]