PyTorch

PyTorch est une bibliothèque logicielle Python open source d'apprentissage machine qui s'appuie sur Torch (en) développée par Facebook[9].

PyTorch

Informations
Créateur Adam Paszke, Sam Gross, Soumith Chintala, Gregory Chanan
Dernière version 1.9.0 ()[1],[2]
Version avancée 0.1.1 ()[3]
0.1.6 ()[4]
0.1.5 ()[5]
0.1.4 ()[6]
0.1.3 ()[7]
0.1.2 ()[8]
Dépôt github.com/pytorch/pytorch
Écrit en C++, Python, C et Compute Unified Device Architecture
Système d'exploitation Linux, macOS et Microsoft Windows
Type Bibliothèque logicielle
Bibliothèque logicielle Python (d)
Licence Berkeley Software Distribution
Site web pytorch.org

PyTorch permet d'effectuer les calculs tensoriels nécessaires notamment pour l'apprentissage profond (deep learning). Ces calculs sont optimisés et effectués soit par le processeur (CPU) soit, lorsque c'est possible, par un processeur graphique (GPU) supportant CUDA. Il est issu des équipes de recherche de Facebook, et avant cela de Ronan Collobert dans l'équipe de Samy Bengio[10] à l'IDIAP.

PyTorch est dérivé d'un logiciel antérieur, Torch, qui s'utilisait avec le langage Lua. PyTorch est indépendant de Lua et se programme en Python.

PyTorch permet de:

  • manipuler des tenseurs (tableaux multidimensionnels), de les échanger facilement avec Numpy et d'effectuer des calculs efficaces sur CPU ou GPU (par exemple, des produites de matrices ou des convolutions);
  • calculer des gradients pour appliquer facilement des algorithmes d'optimisation par descente de gradient. PyTorch utilise la bibliothèque autograd[11].

Historique

En Caffe2 fusionne avec PyTorch [12]

Annexes

Notes et références
  1. « https://pytorch.org/blog/pytorch-1.9-released/ »
  2. « Release 1.9.0 », (consulté le )
  3. « Release alpha-1 », (consulté le )
  4. « Release 0.1.6 », (consulté le )
  5. « Release Alpha-5 », (consulté le )
  6. « Release Alpha-4 », (consulté le )
  7. « Release Alpha-3 », (consulté le )
  8. « Release alpha-2 », (consulté le )
  9. Julien Bergounhoux, « Avec PyTorch 1.0, Facebook cherche à créer la boite à outil ultime pour l'intelligence artificielle », L'Usine digitale,‎ (lire en ligne)
  10. (en) « Torch: A Modular Machine Learning Software Library », sur citeseerx.ist.psu.edu, (consulté le )
  11. « Automatic differentiation package - torch.autograd — PyTorch master documentation », sur pytorch.org (consulté le )
  12. https://caffe2.ai/blog/2018/05/02/Caffe2_PyTorch_1_0.html


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