PyTorch — это открытая библиотека машинного обучения для языка Python, предназначенная для разработки и обучения нейронных сетей. Изначально разработанная исследовательской группой Meta AI, библиотека сочетает в себе динамическую систему автоматического дифференцирования и высокопроизводительные вычисления на центральных и графических процессорах. PyTorch предоставляет удобный интерфейс для конструирования моделей в виде вычислительных графов, которые могут изменяться во время выполнения, что упрощает экспериментирование и отладку моделей глубокого обучения.
Библиотека широко используется в задачах компьютерного зрения, обработки естественного языка и научных вычислений, а также в прикладных исследованиях и промышленной разработке. PyTorch включает средства для загрузки и предобработки данных, модульные блоки для построения слоёв и архитектур нейронных сетей, оптимизаторы, функции потерь и инструменты для распределённого обучения. За счёт обширного сообщества и экосистемы дополнительных пакетов PyTorch интегрируется с инструментами для развертывания, профилирования и ускорения вычислений.
- Динамическая вычислительная графика: построение и изменение графа во время выполнения, удобство интерактивной разработки и отладки.
- Автоматическое дифференцирование: модуль Autograd обеспечивает автоматический расчёт градиентов для обучения моделей методом обратного распространения ошибки.
- Высокопроизводительные тензорные операции: многомерные массивы (тензоры) с поддержкой вычислений на CPU и GPU.
- Модульная нейросетевая библиотека: набор слоёв, функций активации, модулей и средств для построения сложных архитектур.
- Оптимизаторы и функции потерь: стандартные алгоритмы оптимизации и наборы критериев для обучения моделей.
- Инструменты для обработки данных: встроенные или сторонние средства для загрузки, аугментации и пакетирования данных.
- Поддержка распределённого обучения: механизмы для параллельного обучения на нескольких устройствах и узлах.
- Интеграция с экосистемой: расширения для компьютерного зрения, NLP, ускорения вывода и развертывания моделей.
- Активное сообщество и документация: большое сообщество разработчиков, образовательные ресурсы и примеры кода.
- Гибкость для исследований и производства: сочетание исследовательской удобочитаемости и инструментов для промышленного применения.