PyTorch：評論、功能、價格、指南和替代方案

更新時間：2025年06月16日PyTorch 每月流量趨勢PyTorch 經歷了 -8.7% 的流量下降，可能是由於持續存在的錯誤問題，例如 MPS 後端記憶體洩漏以及 使用 torch.amp 時的 flex attention 崩潰。此外，TorchServe 不再積極維護的公告可能引起開發者對 PyTorch 在生產環境中未來發展的擔憂。

查看歷史流量什麼是 PyTorchPyTorch 是由 Facebook 的人工智慧研究實驗室開發的流行開源機器學習框架。它設計用於深度學習和人工智慧應用，提供了一個靈活且直觀的介面來構建和訓練神經網絡。PyTorch 以其易用性、動態計算圖和強大的 GPU 加速能力而聞名。它迅速成為研究領域和工業界中最廣泛採用的工具之一，用於計算機視覺、自然語言處理等任務。PyTorch 的主要功能PyTorch 是一個開源的機器學習庫，提供具有強大 GPU 加速的張量計算、動態神經網絡以及與 Python 的深度整合。它提供了一個靈活的生態系統，用於構建和部署 AI 模型，具有即時執行、分佈式訓練、強大的生產部署工具和廣泛的雲平台支持等功能。動態計算圖: 允許在運行時動態定義和修改神經網絡架構，為複雜模型提供更大的靈活性。原生 Python 整合: 與 Python 的數據科學堆棧無縫整合，使用戶能夠在其工作流程中利用熟悉的工具和庫。分佈式訓練: 支持跨多個 GPU 和機器的可擴展分佈式訓練，能夠高效訓練大型模型和大型數據集。TorchScript 和 TorchServe: 提供優化模型以進行生產部署的工具，包括基於圖的中间表示和服務基礎設施。廣泛的生態系統: 提供豐富的工具、庫和框架，擴展了 PyTorch 在電腦視覺和 NLP 等各個領域的能力。PyTorch 的使用案例電腦視覺: 構建和訓練高級圖像識別、物體檢測和分割模型，應用於自動駕駛車輛、醫學影像等領域。自然語言處理: 使用 PyTorch 的靈活神經網絡架構開發最先進的語言模型、機器翻譯系統和對話式 AI。科學計算: 利用 PyTorch 的數值計算能力和 GPU 加速進行模擬、數據分析和建模，應用於物理學、化學等科學領域。推薦系統: 使用 PyTorch 的深度學習能力為電子商務、內容平台和社交媒體創建個性化的推薦引擎。優點直觀且 Pythonic 的 API，易於學習和使用動態計算圖允許靈活的神經網絡架構強大的社區支持和廣泛的工具和庫生態系統出色的性能和 GPU 加速能力缺點相較於其他一些框架，對初學者來說學習曲線稍微陡峭生態系統相對 TensorFlow 較小，但正在快速增長在某些情況下，比靜態圖框架更佔用內存Show More如何使用 PyTorch安裝 PyTorch: 選擇您的偏好並從 pytorch.org 運行安裝命令。例如，使用 conda: 'conda install pytorch torchvision -c pytorch'匯入 PyTorch: 在您的 Python 腳本中，匯入 PyTorch: 'import torch'創建張量: 創建 PyTorch 張量來存儲和操作數據: 'x = torch.tensor([1, 2, 3])'構建神經網絡: 使用 torch.nn 模組定義您的神經網絡架構準備數據: 加載和預處理您的數據集，通常使用 torch.utils.data訓練模型: 實現訓練循環 - 前向傳播、損失計算、反向傳播和優化評估模型: 在驗證/測試數據上測試您訓練好的模型以評估性能保存和加載模型: 使用 torch.save() 保存您訓練好的模型，並使用 torch.load() 稍後加載部署模型: 使用 TorchScript 或 TorchServe 部署您的模型以供生產使用PyTorch 常見問題1. 什麼是 PyTorch？PyTorch 是由 Facebook 的人工智慧研究實驗室開發的開源機器學習庫。它是一個使用 GPU 和 CPU 進行深度學習的優化張量庫。2. 如何安裝 PyTorch？3. PyTorch 有哪些主要特點？4. 在哪裡可以找到 PyTorch 的教程和文檔？5. 如何參與 PyTorch 社群？6. PyTorch 的最新版本是什麼？7. PyTorch 是否支持雲平台？