PyTorch

PyTorch는 두 가지 핵심 기능을 중심으로 구축된 Python 라이브러리입니다. 하나는 강력한 GPU 가속을 갖춘 NumPy 스타일의 텐서 라이브러리이고, 다른 하나는 테이프 기반 자동 미분 시스템(autograd)을 기반으로 하는 딥러닝 프레임워크로, 텐서에 대한 연산을 추적하여 그래디언트를 계산합니다. `torch.nn` 모듈은 autograd 위에 신경망 레이어를 구축하고, `torch.jit`(TorchScript)는 PyTorch 코드를 직렬화 및 최적화 가능한 모델로 컴파일할 수 있으며, NumPy, SciPy, Cython 같은 기존 Python 라이브러리를 사용해 확장할 수도 있습니다.

PyTorch는 일반적으로 GPU 가속 버전의 NumPy 대체재로, 또는 딥러닝 연구 플랫폼으로 사용되며, 그 설계는 명령형이면서 Python 우선적인 스타일을 지향합니다. 별도의 정적 그래프 정의 대신, 일반적인 Python 코드처럼 모델을 작성하고 디버깅할 수 있습니다.

더 높은 수준이고 더 규정적인 딥러닝 프레임워크 대신, 유연하고 Python 네이티브한 텐서 및 자동 미분 라이브러리를 원하면서 신경망을 구축하고 훈련하는 연구자와 엔지니어에게 적합합니다.