Некоторые преимущества PyTorch для исследований в области искусственного интеллекта:

• Динамический вычислительный граф. 24 Граф строится на лету по мере выполнения операций. 2 Это позволяет более гибко и интуитивно создавать модели, так как граф может изменять форму во время выполнения, облегчая отладку и создание более сложных архитектур моделей. 2
• Поддержка GPU. 3 PyTorch поддерживает работу с графическими процессорами (GPU), что значительно ускоряет выполнение вычислений. 3 Благодаря этому модели могут обучаться быстрее, что особенно важно для работы с большими наборами данных и сложными архитектурами нейронных сетей. 3
• Интуитивно понятный API. 3 PyTorch предлагает простой и понятный интерфейс для работы с тензорами и нейронными сетями. 3 Это делает его доступным для начинающих программистов и исследователей, которые только начинают осваивать концепции глубокого обучения. 3
• Прозрачность операций. 1 Исследователи могут легко понимать и модифицировать внутреннюю работу моделей и операций с синтаксисом на Python и чёткой документацией. 1
• Экосистема инструментов и библиотек. 2 Экосистема PyTorch включает богатый набор инструментов и библиотек, таких как TorchVision для компьютерного зрения, TorchText для обработки естественного языка и TorchAudio для обработки аудио. 2 Эти расширения облегчают создание и развёртывание приложений в различных областях. 2
• Совместимость с другими библиотеками. 4 PyTorch хорошо совместим с такими популярными библиотеками, как NumPy, SciPy и другими, что позволяет плавно интегрировать его в более широкие рабочие процессы машинного обучения и научных вычислений. 4