PyTorch

PyTorch 的主要功能

PyTorch 的设计理念将用户体验和速度放在首位，因此具有多项突出功能：

• 动态计算图：与需要预先定义静态图的框架不同，PyTorch 采用 "边运行边定义 "的方法。这种动态计算图（也称为急迫执行）允许开发人员在运行时检查和更改计算图，因此更具灵活性，调试也更容易。这对于具有可变结构的模型尤其有用，例如递归神经网络（RNN）。
• Pythonic 集成：它与 Python 数据科学堆栈无缝集成，使开发人员使用起来更加直观。有了Ultralytics 快速入门指南或PyTorch 官方安装说明，上手非常容易。
• 丰富的工具生态系统：PyTorch 由一套特定领域的库提供支持，如用于计算机视觉的TorchVision、用于 NLP 的 TorchText 和用于音频处理的 TorchAudio，这些库提供了流行的架构、数据集和转换。
• 无缝过渡到生产：借助用于创建可序列化和可优化模型的 TorchScript 和用于提供面向性能的模型服务的TorchServe等工具，PyTorch 在研究与生产之间架起了一座桥梁。Ultralytics 为在 PyTorch 中训练的模型提供各种模型部署选项。

实际应用

PyTorch 的灵活性和强大功能已被许多尖端人工智能应用所采用：

1. 自动驾驶：特斯拉自动驾驶系统在其开发管道中大量使用了 PyTorch。正如他们在人工智能日的演讲中所强调的，特斯拉的工程师使用 PyTorch 来构建和训练复杂的深度学习模型，以执行实时物体检测和场景理解。
2. 医学图像分析：在医疗保健领域的人工智能中，PyTorch 被用于开发医疗扫描分析模型。例如，NVIDIA Clara是一个医疗保健应用框架，它使用 PyTorch 完成图像分割等任务，自动划分肿瘤，帮助放射科医生做出更快、更准确的诊断。

人工智能生态系统中的 PyTorch

PyTorch 是与TensorFlow 等其他框架并驾齐驱的重要工具。虽然两者都很强大，但如何选择往往取决于项目需求。详细比较可参见我们的博文《探索视觉人工智能框架》。将 PyTorch 与OpenCV 等计算机视觉库区分开来也很重要，后者提供图像和视频处理工具，但不是端到端的深度学习框架。

所有Ultralytics YOLO模型，包括最先进的YOLO11，都是使用 PyTorch 构建的。这使得它们能够充分利用该框架的性能和灵活性。Ultralytics HUB等平台简化了训练自定义模型、管理数据集和部署模型的整个生命周期。

PyTorch 通过其官方PyTorch 网站、广泛的文档和活跃的开发者社区获得了强大的支持。对于那些希望优化训练过程的人来说，超参数调整指南和模型训练技巧是非常宝贵的资源。该框架的官方GitHub 存储库是社区支持和贡献的另一个绝佳场所。