机器学习笔记 PyTorch2.0中的新功能概览

一、简述

        在过去的几年中，PyTorch 已经发展成为一种流行且广泛使用的训练深度神经网络 （DNN） 的框架。PyTorch的成功归功于它的简单性，Python集成和命令式编程风格。自 2017 年推出 PyTorch 以来，它一直致力于高性能。它为分布式训练、数据加载和自动微分提供了一些最佳抽象。

        随着 PyTorch 团队的不断创新，PyTorch 已从 1.0 版迁移到最新版本 1.13。然而，这些年来，像 GPU 这样的硬件加速器在计算和内存访问方面分别提高了若干倍。因此，为了利用这些资源并提供高性能的快速执行，团队将 PyTorch 内部的大部分转移到C++。

        2022年2 月2日，PyTorch团队宣布推出下一代版本 PyTorch，它将使深度神经网络的训练速度。

二、安装

        配置开发环境安装与以前的版本一样，PyTorch 2.0 作为 Python 包提供。但是，要成功安装 PyTorch 2.0，您的系统应该已安装最新的 CUDA（计算统一设备架构）版本（11.6 和 11.7）。以下是通过pip安装PyTorch 2.0每晚版本的方法：

pip3 install numpy --pre torch --force-reinstall --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu117pip3 install numpy --pre torch --force-reinstall --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu116

        基于docker的安装