PyTorch è un framework open-source di machine learning utilizzato per la creazione di reti neurali e algoritmi di deep learning. È stato sviluppato principalmente da Facebook AI Research (FAIR) e offre una vasta gamma di funzionalità per la creazione di modelli di apprendimento automatico.
Creato principalmente per il supporto di reti neurali di tipo feedforward e convoluzionali, ma anche per reti neurali ricorrenti e modelli di apprendimento profondo più avanzati.
PyTorch offre un’interfaccia semplice e intuitiva che consente agli utenti di creare rapidamente modelli di apprendimento automatico e di eseguire operazioni di ottimizzazione e inferenza sui dati di input. Inoltre, PyTorch utilizza il concetto di “Tensori”, simili agli array multidimensionali, per rappresentare i dati di input, i parametri del modello e gli output generati dal modello.
PyTorch supporta il calcolo su GPU e il calcolo distribuito, il che lo rende altamente efficiente per la formazione di modelli di apprendimento profondo su grandi quantità di dati.
PyTorch è basato sul linguaggio di programmazione Python e fornisce una vasta gamma di funzionalità, tra cui la creazione di reti neurali, l’ottimizzazione dei modelli, l’elaborazione di immagini e di segnali, l’elaborazione del linguaggio naturale e altro ancora. Inoltre, offre una vasta gamma di strumenti e librerie per la visualizzazione dei dati, l’elaborazione delle immagini, la gestione dei dati e la valutazione dei modelli.
PyTorch è noto per la sua semplicità e la sua facilità di utilizzo. Inoltre, è altamente personalizzabile e modulare, il che lo rende adatto per molte applicazioni nel campo dell’apprendimento automatico.
La nuova versione di PyTorch offre una migliore esperienza utente, e migliora il modo di operare a livello di compilatore, fornendo prestazioni migliori e supporto per Dynamic Shapes e Distributed.
