Quire
Jatorria
Argitaratze-data2016
Azken bertsioa2.14.1
Behar ditutyping-extensions (en) , filelock (en) , SymPy (en) , NetworkX (en) , Jinja (en) eta fsspec (en)
Ezaugarriak
Programazio-lengoaiaC++, Python, C eta CUDA
Irakur dezakePyTorch Serialized File Format (en)
Sistema eragileaLinux, MacOS X eta Microsoft Windows
Idatz dezakePyTorch Serialized File Format (en)
Egile-eskubideakcopyrightduna
Lizentzia3-clause BSD License (en) eta BSD
Deskribapena
OinarrituaTorch (en)
Fikzioa
Erabiltzen duNCHW (en)
pytorch.org
Iturburu-kodeahttps://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]

Historia#edit

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]

PyTorch tentsoreak#edit

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]

Erreferentziak#edit

  1. ^ (Ingelesez) Yegulalp, Serdar. (2017-01-19). «Facebook brings GPU-powered machine learning to Python» InfoWorld (kontsulta data: 2019-07-03).
  2. ^ (Ingelesez) Lorica, Ben. (2017-08-03). «Why AI and machine learning researchers are beginning to embrace PyTorch» O'Reilly Media (kontsulta data: 2019-07-03).
  3. ^ (Ingelesez) Ketkar, Nikhil. (2017). Ketkar, Nikhil ed. «Introduction to PyTorch» Deep Learning with Python: A Hands-on Introduction (Apress): 195–208.  doi:10.1007/978-1-4842-2766-4_12. ISBN 9781484227664. (kontsulta data: 2019-07-03).
  4. ^ «Natural Language Processing (NLP) with PyTorch — NLP with PyTorch documentation» dl4nlp.info (kontsulta data: 2019-07-03).
  5. ^ (Ingelesez) Patel, Mo. (2017-12-07). «When two trends fuse: PyTorch and recommender systems» O'Reilly Media (kontsulta data: 2019-07-03).
  6. ^ (Ingelesez) «Facebook and Microsoft collaborate to simplify conversions from PyTorch to Caffe2» TechCrunch (kontsulta data: 2019-07-03).
  7. ^ (Ingelesez) «Tech giants are using open source frameworks to dominate the AI community» VentureBeat 2017-11-29 (kontsulta data: 2019-07-03).
  8. ^ (Ingelesez) Goodman, Noah. (2017-11-03). «Uber AI Labs Open Sources Pyro, a Deep Probabilistic Programming Language» Uber Engineering Blog (kontsulta data: 2019-07-03).
  9. ^ «PyTorch | About» web.archive.org 2018-06-15 (kontsulta data: 2019-07-03).
  10. ^ (Ingelesez) Synced. (2018-05-16). «Caffe2 Merges With PyTorch - Synced» Medium (kontsulta data: 2019-07-03).
  11. ^ «An Introduction to PyTorch - A Simple yet Powerful Deep Learning Library» Analytics Vidhya 2018-02-22 (kontsulta data: 2019-07-03).

Ikus, gainera#edit

Kanpo estekak#edit

  • Datuak: Q47509047
  • Multimedia: PyTorch / Q47509047

This article is mirrored from “PyTorch” on Euskara Wikipedia, revision 9482129, written by Wikipedia's contributors and licensed CC BY-SA 4.0. Editing it here creates a Quire copy with its own history.

Synced with Wikipedia revision 9482129 · just now