PyTorch

PyTorch 是一个强大的开源机器学习 (ML)框架，基于 Torch 库，广泛用于计算机视觉 (CV)和自然语言处理 (NLP)等应用。它由 Meta AI 开发，现在由独立的 PyTorch 基金会 管理，以其简单性、灵活性和 Python 优先的设计而著称。这使其成为研究人员和开发人员快速原型设计和构建复杂神经网络架构的首选。该框架的核心围绕张量 (Tensor)构建，张量是类似于 NumPy 数组的多维数组，但增加了在 GPU 上运行以加速计算的能力。

PyTorch 的主要特性

PyTorch 的设计理念优先考虑用户体验和速度，从而带来了以下几个突出的特点：

• 动态计算图：与需要预先定义静态图的框架不同，PyTorch 采用 "边运行边定义 "的方法。这种动态计算图（也称为急迫执行）允许开发人员在运行时检查和更改计算图，因此更具灵活性，调试也更容易。这对于具有可变结构的模型尤其有用，例如递归神经网络（RNN）。
• Pythonic 集成： 它可以与 Python 数据科学堆栈无缝集成，使其对开发人员来说非常直观。通过 Ultralytics 快速入门指南或官方 PyTorch 安装说明，可以轻松开始。
• 丰富的工具生态系统：PyTorch 受到一套特定领域库的支持，例如用于计算机视觉的 TorchVision、用于 NLP 的 TorchText 和用于音频处理的 TorchAudio，它们提供流行的架构、数据集和转换。
• 无缝过渡到生产： 借助 TorchScript 等用于创建可序列化和可优化模型的工具以及 TorchServe 等用于面向性能的模型服务的工具，PyTorch 弥合了研究和生产之间的差距。Ultralytics 为在 PyTorch 中训练的模型提供了各种模型部署选项。

实际应用

PyTorch 的灵活性和强大功能使其在许多前沿 AI 应用中得到采用：

1. 自动驾驶： Tesla Autopilot 在其开发管道中大量使用 PyTorch。正如他们在 AI Day 演示文稿中强调的那样，Tesla 的工程师使用 PyTorch 来构建和训练复杂的深度学习模型，这些模型执行实时目标检测和场景理解。
2. 医学图像分析： 在医疗保健领域AI中，PyTorch用于开发用于分析医学扫描的模型。例如，NVIDIA Clara是一个医疗保健应用程序框架，它使用PyTorch进行图像分割等任务，以自动描绘肿瘤，帮助放射科医生做出更快，更准确的诊断。

AI 生态系统中的 PyTorch

PyTorch 与 TensorFlow 等其他框架一样，都是关键角色。虽然两者都很强大，但选择通常取决于项目需求。您可以在我们的博文《探索视觉 AI 框架》中找到详细的比较。同样重要的是要区分 PyTorch 和 OpenCV 等计算机视觉库，后者提供图像和视频处理工具，但不是端到端的深度学习框架。

所有Ultralytics YOLO模型，包括最先进的YOLO11，都是使用 PyTorch 构建的。这使它们能够利用该框架的性能和灵活性。像Ultralytics HUB这样的平台简化了训练自定义模型、管理数据集和部署它们的整个生命周期。

PyTorch 通过其官方 PyTorch 网站、广泛的文档和一个活跃的开发者社区获得了强大的支持。对于那些希望优化其训练过程的人来说，关于超参数调整和模型训练技巧的指南是宝贵的资源。该框架的官方 GitHub 存储库是社区支持和贡献的另一个绝佳场所。