{"id":605,"date":"2019-11-24T11:29:13","date_gmt":"2019-11-24T09:29:13","guid":{"rendered":"http:\/\/cloud-5.bitp.kiev.ua\/?page_id=605"},"modified":"2019-12-29T20:24:58","modified_gmt":"2019-12-29T18:24:58","slug":"pytorch","status":"publish","type":"page","link":"http:\/\/cloud-5.bitp.kiev.ua\/?page_id=605","title":{"rendered":"PyTorch"},"content":{"rendered":"\n<div class=\"wp-block-media-text alignwide\" style=\"grid-template-columns:27% auto\"><figure class=\"wp-block-media-text__media\"><img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" width=\"1024\" height=\"205\" src=\"http:\/\/cloud-5.bitp.kiev.ua\/wp-content\/uploads\/2019\/12\/Pytorch_logo-1024x205.png\" alt=\"\" class=\"wp-image-1098\" srcset=\"http:\/\/cloud-5.bitp.kiev.ua\/wp-content\/uploads\/2019\/12\/Pytorch_logo-1024x205.png 1024w, http:\/\/cloud-5.bitp.kiev.ua\/wp-content\/uploads\/2019\/12\/Pytorch_logo-300x60.png 300w, http:\/\/cloud-5.bitp.kiev.ua\/wp-content\/uploads\/2019\/12\/Pytorch_logo-768x154.png 768w, http:\/\/cloud-5.bitp.kiev.ua\/wp-content\/uploads\/2019\/12\/Pytorch_logo-360x72.png 360w, http:\/\/cloud-5.bitp.kiev.ua\/wp-content\/uploads\/2019\/12\/Pytorch_logo.png 1025w\" sizes=\"(max-width: 1024px) 100vw, 1024px\" \/><\/figure><div class=\"wp-block-media-text__content\">\n<p> PyTorch &#8211; \u0446\u0435 Python \u0431\u0456\u0431\u043b\u0456\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0433\u043b\u0438\u0431\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043d\u0430\u0432\u0447\u0430\u043d\u043d\u044f \u0437 \u0432\u0438\u043a\u043e\u0440\u0438\u0441\u0442\u0430\u043d\u043d\u044f\u043c GPU [<a href=\"https:\/\/pytorch.org\/\"><strong>PyTorch<\/strong><\/a>]. \u0411\u0456\u0431\u043b\u0456\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 &#8211; \u0446\u0435 \u0456\u043d\u0442\u0435\u0440\u0444\u0435\u0439\u0441 Python \u0437 \u0442\u0438\u0445 \u0436\u0435 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0456\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0445 \u0431\u0456\u0431\u043b\u0456\u043e\u0442\u0435\u043a C, \u044f\u043a\u0438\u0439 \u0432\u0438\u043a\u043e\u0440\u0438\u0441\u0442\u043e\u0432\u0443\u0454 Torch. \u0412\u043e\u043d\u0430 \u0431\u0443\u043b\u0430 \u0440\u043e\u0437\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043d\u0430 \u0410\u0434\u0430\u043c\u043e\u043c \u041f\u0430\u0441\u043a\u0435, \u0421\u0435\u043c\u043e\u043c \u0413\u0440\u043e\u0441\u0441\u043e\u043c, \u0421\u0443\u043c\u0456\u0442\u043e\u043c \u0427\u0456\u043d\u0442\u0430\u043b\u0430 \u0442\u0430 \u0413\u0440\u0435\u0433\u043e\u0440\u0456 \u0428\u0430\u043d\u0430\u043d\u043e\u043c (\u0434\u043e\u0441\u043b\u0456\u0434\u043d\u0438\u0446\u044c\u043a\u0430 \u0433\u0440\u0443\u043f\u0430 AI \u0443 Facebook) \u0437 2016 \u0440\u043e\u043a\u0443. <\/p>\n<\/div><\/div>\n\n\n\n<p>\u00a0\u00a0\u00a0\u00a0PyTorch \u043d\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0430 \u043d\u0430 Python, C \u0442\u0430 CUDA. \u0411\u0456\u0431\u043b\u0456\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 \u043f\u0456\u0434\u0442\u0440\u0438\u043c\u0443\u0454 \u0431\u0456\u0431\u043b\u0456\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438 \u043f\u0440\u0438\u0441\u043a\u043e\u0440\u0435\u043d\u043d\u044f, \u0442\u0430\u043a\u0456 \u044f\u043a Intel MKL \u0442\u0430 NVIDIA (CuDNN, NCCL). \u0412 \u0441\u0432\u043e\u0457\u0439 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0456, \u0432\u043e\u043d\u0430 \u0432\u0438\u043a\u043e\u0440\u0438\u0441\u0442\u043e\u0432\u0443\u0454 CPU \u0456 GPU Tensor \u0442\u0430 NN-\u043f\u0430\u043a\u0435\u0442\u0438 (TH, THC, THNN, THCUNN), \u0437\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u0456 \u044f\u043a \u043d\u0435\u0437\u0430\u043b\u0435\u0436\u043d\u0456 \u0431\u0456\u0431\u043b\u0456\u043e\u0442\u0435\u043a\u0438 \u043d\u0430 API C99. PyTorch \u043f\u0456\u0434\u0442\u0440\u0438\u043c\u0443\u0454 \u0442\u0435\u043d\u0437\u043e\u0440\u043d\u0456 \u043e\u0431\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u043d\u044f \u0437 \u0441\u0438\u043b\u044c\u043d\u0438\u043c \u043f\u0440\u0438\u0441\u043a\u043e\u0440\u0435\u043d\u043d\u044f\u043c \u0433\u0440\u0430\u0444\u0456\u0447\u043d\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u043e\u0446\u0435\u0441\u043e\u0440\u0430 (\u0437\u0430\u0431\u0435\u0437\u043f\u0435\u0447\u0443\u0454 Tensors, \u044f\u043a\u0438\u0439 \u043c\u043e\u0436\u0435 \u043f\u0440\u0430\u0446\u044e\u0432\u0430\u0442\u0438 \u0430\u0431\u043e \u043d\u0430 CPU, \u0430\u0431\u043e \u043d\u0430 GPU, \u043f\u0440\u0438\u0441\u043a\u043e\u0440\u044e\u044e\u0447\u0438 \u043e\u0431\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u043d\u044f), \u0430 \u0442\u0430\u043a\u043e\u0436 \u0433\u043b\u0438\u0431\u0438\u043d\u043d\u0456 \u043d\u0435\u0439\u0440\u043e\u043d\u043d\u0456 \u043c\u0435\u0440\u0435\u0436\u0456, \u043f\u043e\u0431\u0443\u0434\u043e\u0432\u0430\u043d\u0456 \u0432 \u0441\u0438\u0441\u0442\u0435\u043c\u0456 \u0430\u0432\u0442\u043e\u0433\u0440\u0430\u0434\u0456\u0432 \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0456 \u0441\u0442\u0440\u0456\u0447\u043a\u0438. \u0412\u043e\u043d\u0430 \u043d\u0430\u0431\u0443\u043b\u0430 \u043f\u043e\u043f\u0443\u043b\u044f\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u0456 \u0437\u0430\u0432\u0434\u044f\u043a\u0438 \u043c\u043e\u0436\u043b\u0438\u0432\u043e\u0441\u0442\u0456 \u043b\u0435\u0433\u043a\u043e \u0431\u0443\u0434\u0443\u0432\u0430\u0442\u0438 \u043f\u0435\u0432\u043d\u0456 \u0441\u043a\u043b\u0430\u0434\u043d\u0456 \u0430\u0440\u0445\u0456\u0442\u0435\u043a\u0442\u0443\u0440\u0438 [<a href=\"https:\/\/deeplearning4j.org\/\"><strong>Deeplearning4j<\/strong><\/a>, 2018]. \u042f\u043a \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u043e, \u0437\u043c\u0456\u043d\u0438\u0442\u0438 \u043f\u043e\u0432\u0435\u0434\u0456\u043d\u043a\u0443 \u043c\u0435\u0440\u0435\u0436\u0456 \u043e\u0437\u043d\u0430\u0447\u0430\u0454 \u043d\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u0442\u0438 \u0457\u0457 \u0437 \u043d\u0443\u043b\u044f. PyTorch \u0432\u0438\u043a\u043e\u0440\u0438\u0441\u0442\u043e\u0432\u0443\u0454 \u0442\u0435\u0445\u043d\u0456\u043a\u0443, \u0437\u0432\u0430\u043d\u0443 \u0430\u0432\u0442\u043e\u0434\u0438\u0444\u0435\u0440\u0435\u043d\u0446\u0456\u0430\u0446\u0456\u0454\u044e \u0443 \u0437\u0432\u043e\u0440\u043e\u0442\u043d\u043e\u043c\u0443 \u0440\u0435\u0436\u0438\u043c\u0456, \u044f\u043a\u0430 \u0434\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u044f\u0454 \u0437\u043c\u0456\u043d\u044e\u0432\u0430\u0442\u0438 \u0441\u043f\u043e\u0441\u0456\u0431 \u043f\u043e\u0432\u0435\u0434\u0456\u043d\u043a\u0438 \u043c\u0435\u0440\u0435\u0436\u0456 \u0437 \u043f\u0440\u0438\u043a\u043b\u0430\u0434\u0430\u043d\u043d\u044f\u043c \u0432\u0456\u0434\u043d\u043e\u0441\u043d\u043e \u043d\u0435\u0432\u0435\u043b\u0438\u043a\u0438\u0445 \u0437\u0443\u0441\u0438\u043b\u044c (\u0442\u043e\u0431\u0442\u043e \u0434\u0438\u043d\u0430\u043c\u0456\u0447\u043d\u0438\u0439 \u043e\u0431\u0447\u0438\u0441\u043b\u044e\u0432\u0430\u043b\u044c\u043d\u0438\u0439 \u0433\u0440\u0430\u0444 \u0430\u0431\u043e DCG). \u0426\u0435 \u0437\u0434\u0435\u0431\u0456\u043b\u044c\u0448\u043e\u0433\u043e \u0434\u043e\u0441\u044f\u0433\u0430\u0454\u0442\u044c\u0441\u044f \u0437\u0430 \u0434\u043e\u043c\u043e\u0433\u043e\u044e \u0430\u0432\u0442\u043e\u0433\u0440\u0430\u0434\u0443 [<a href=\"https:\/\/github.com\/HIPS\/autograd\"><strong>autograd<\/strong><\/a>] \u0442\u0430 \u0448\u0430\u0439\u043d\u0435\u0440\u0443 [<a href=\"https:\/\/chainer.org\/index.html\"><strong>chainer<\/strong><\/a>]. \u0411\u0456\u0431\u043b\u0456\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 \u0432\u0438\u043a\u043e\u0440\u0438\u0441\u0442\u043e\u0432\u0443\u0454\u0442\u044c\u0441\u044f \u044f\u043a \u043d\u0430\u0443\u043a\u043e\u0432\u043e\u044e, \u0442\u0430\u043a \u0456 \u0432\u0438\u0440\u043e\u0431\u043d\u0438\u0447\u043e\u044e \u0441\u043f\u0456\u043b\u044c\u043d\u043e\u0442\u043e\u044e. \u0406\u043d\u0436\u0435\u043d\u0435\u0440\u043d\u0430 \u043a\u043e\u043c\u0430\u043d\u0434\u0430 Uber \u043f\u043e\u0431\u0443\u0434\u0443\u0432\u0430\u043b\u0430 Pyro, \u0443\u043d\u0456\u0432\u0435\u0440\u0441\u0430\u043b\u044c\u043d\u0443 \u0439\u043c\u043e\u0432\u0456\u0440\u043d\u0456\u0441\u043d\u0443 \u043c\u043e\u0432\u0443 \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u0443\u0432\u0430\u043d\u043d\u044f, \u0432\u0438\u043a\u043e\u0440\u0438\u0441\u0442\u043e\u0432\u0443\u044e\u0447\u0438 PyTorch \u0432 \u044f\u043a\u043e\u0441\u0442\u0456 \u0431\u0435\u043a\u0435\u043d\u0434\u0443. \u0421\u0430\u0439\u0442 \u0437 \u0433\u043b\u0438\u0431\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043d\u0430\u0432\u0447\u0430\u043d\u043d\u044f fast.ai \u043e\u0433\u043e\u043b\u043e\u0441\u0438\u0432 \u043f\u0440\u043e \u043c\u0430\u0439\u0431\u0443\u0442\u043d\u044e \u043c\u0456\u0433\u0440\u0430\u0446\u0456\u044e \u0432 \u0431\u0456\u043a \u0431\u0430\u0437\u0438 PyTorch, \u0430 \u043d\u0435 Keras-TensorFlow [<a href=\"https:\/\/www.oreilly.com\/ideas\/when-two-trends-fuse-pytorch-and-recommender-systems\"><strong>Patel, 2017<\/strong><\/a>]. \u0411\u0456\u0431\u043b\u0456\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 \u0437\u043d\u0430\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442\u044c\u0441\u044f \u0443 \u0432\u0456\u043b\u044c\u043d\u043e\u043c\u0443 \u0434\u043e\u0441\u0442\u0443\u043f\u0456 \u0437\u0430 \u043b\u0456\u0446\u0435\u043d\u0437\u0456\u0454\u044e BSD, \u0456 \u0457\u0457 \u043f\u0456\u0434\u0442\u0440\u0438\u043c\u0443\u044e\u0442\u044c Facebook, Twitter, NVidia \u0442\u0430 \u0431\u0430\u0433\u0430\u0442\u043e \u0456\u043d\u0448\u0438\u0445 \u043e\u0440\u0433\u0430\u043d\u0456\u0437\u0430\u0446\u0456\u0439.<br><\/p>\n\n\n\n<p>\u0421\u0438\u043b\u044c\u043d\u0456 \u0441\u0442\u043e\u0440\u043e\u043d\u0438:<\/p>\n\n\n\n<ul><li>\u0414\u0438\u043d\u0430\u043c\u0456\u0447\u043d\u043e \u043e\u0431\u0447\u0438\u0441\u043b\u044e\u0432\u0430\u043b\u044c\u043d\u0438\u0439 \u0433\u0440\u0430\u0444(\u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u043d\u0430 \u0434\u0438\u0444\u0435\u0440\u0435\u043d\u0446\u0456\u0430\u0446\u0456\u044f \u0443 \u0437\u0432\u043e\u0440\u043e\u0442\u043d\u043e\u043c\u0443 \u0440\u0435\u0436\u0438\u043c\u0456).<\/li><li>\u041f\u0456\u0434\u0442\u0440\u0438\u043c\u0443\u0454\u0442\u044c\u0441\u044f \u0430\u0432\u0442\u043e\u043c\u0430\u0442\u0438\u0447\u043d\u0430 \u0434\u0438\u0444\u0435\u0440\u0435\u043d\u0446\u0456\u0430\u0446\u0456\u044f \u0434\u043b\u044f NumPy \u0442\u0430 SciPy.<\/li><li>\u0415\u043b\u0435\u0433\u0430\u043d\u0442\u043d\u0435 \u0442\u0430 \u0433\u043d\u0443\u0447\u043a\u0435 \u043f\u0440\u043e\u0433\u0440\u0430\u043c\u0443\u0432\u0430\u043d\u043d\u044f Python \u0434\u043b\u044f \u0440\u043e\u0437\u0440\u043e\u0431\u043a\u0438 [<a href=\"https:\/\/discuss.pytorch.org\/t\/caffe2-vs-pytorch\/2022\/5\"><strong>Caffe2vsPyTorch<\/strong><\/a>].<\/li><li>\u041f\u0456\u0434\u0442\u0440\u0438\u043c\u0443\u0454 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0442 Open Neural Network Exchange (ONNX), \u0449\u043e \u0434\u043e\u0437\u0432\u043e\u043b\u0438\u0442\u044c \u043b\u0435\u0433\u043a\u043e \u043f\u0435\u0440\u0435\u0445\u043e\u0434\u0438\u0442\u0438 \u043c\u0456\u0436 CNTK, Caffe2, PyTorch, MXNet \u0442\u0430 \u0456\u043d\u0448\u0438\u043c\u0438 \u0456\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u043c\u0438 DL.<\/li><\/ul>\n\n\n\n<p>\u0421\u043b\u0430\u0431\u043a\u0456 \u0441\u0442\u043e\u0440\u043e\u043d\u0438:<\/p>\n\n\n\n<ul><li>\u0412\u0441\u0435 \u0449\u0435 \u043d\u0435 \u043c\u0430\u0454 \u043c\u043e\u0431\u0456\u043b\u044c\u043d\u043e\u0433\u043e \u0440\u0456\u0448\u0435\u043d\u043d\u044f \u043f\u043e\u0440\u0456\u0432\u043d\u044f\u043d\u043e \u0437 Caffe2.<\/li><\/ul>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>PyTorch &#8211; \u0446\u0435 Python \u0431\u0456\u0431\u043b\u0456\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 \u0434\u043b\u044f \u0433\u043b\u0438\u0431\u0438\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u043d\u0430\u0432\u0447\u0430\u043d\u043d\u044f \u0437 \u0432\u0438\u043a\u043e\u0440\u0438\u0441\u0442\u0430\u043d\u043d\u044f\u043c GPU [PyTorch]. \u0411\u0456\u0431\u043b\u0456\u043e\u0442\u0435\u043a\u0430 &#8211; \u0446\u0435 \u0456\u043d\u0442\u0435\u0440\u0444\u0435\u0439\u0441 Python \u0437 \u0442\u0438\u0445 \u0436\u0435 \u043e\u043f\u0442\u0438\u043c\u0456\u0437\u043e\u0432\u0430\u043d\u0438\u0445 \u0431\u0456\u0431\u043b\u0456\u043e\u0442\u0435\u043a C, \u044f\u043a\u0438\u0439 \u0432\u0438\u043a\u043e\u0440\u0438\u0441\u0442\u043e\u0432\u0443\u0454 Torch. \u0412\u043e\u043d\u0430 \u0431\u0443\u043b\u0430 \u0440\u043e\u0437\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043d\u0430 \u0410\u0434\u0430\u043c\u043e\u043c \u041f\u0430\u0441\u043a\u0435, \u0421\u0435\u043c\u043e\u043c \u0413\u0440\u043e\u0441\u0441\u043e\u043c, \u0421\u0443\u043c\u0456\u0442\u043e\u043c \u0427\u0456\u043d\u0442\u0430\u043b\u0430 \u0442\u0430 \u0413\u0440\u0435\u0433\u043e\u0440\u0456 \u0428\u0430\u043d\u0430\u043d\u043e\u043c (\u0434\u043e\u0441\u043b\u0456\u0434\u043d\u0438\u0446\u044c\u043a\u0430 \u0433\u0440\u0443\u043f\u0430 <a href=\"http:\/\/cloud-5.bitp.kiev.ua\/?page_id=605\" class=\"read-more\">Read More &#8230;<\/a><\/p>\n","protected":false},"author":4,"featured_media":0,"parent":0,"menu_order":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","template":"","meta":{"_monsterinsights_skip_tracking":false,"_monsterinsights_sitenote_active":false,"_monsterinsights_sitenote_note":"","_monsterinsights_sitenote_category":0,"footnotes":""},"_links":{"self":[{"href":"http:\/\/cloud-5.bitp.kiev.ua\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/pages\/605"}],"collection":[{"href":"http:\/\/cloud-5.bitp.kiev.ua\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/pages"}],"about":[{"href":"http:\/\/cloud-5.bitp.kiev.ua\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/types\/page"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"http:\/\/cloud-5.bitp.kiev.ua\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/users\/4"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"http:\/\/cloud-5.bitp.kiev.ua\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fcomments&post=605"}],"version-history":[{"count":3,"href":"http:\/\/cloud-5.bitp.kiev.ua\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/pages\/605\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":1100,"href":"http:\/\/cloud-5.bitp.kiev.ua\/index.php?rest_route=\/wp\/v2\/pages\/605\/revisions\/1100"}],"wp:attachment":[{"href":"http:\/\/cloud-5.bitp.kiev.ua\/index.php?rest_route=%2Fwp%2Fv2%2Fmedia&parent=605"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}