PyTorch

PyTorch
Información general
Tipo de programa	biblioteca de software
Autor	Adam Paszke Sam Gross Soumith Chintala Gregory Chanan
Desarrollador	Facebook's AI Research lab (FAIR)
Vulnerabilidades	CVE-2024-5480
Licencia	BSD
Información técnica
Programado en	C++ Python C CUDA
Plataformas admitidas	IA-32, x86-64
Versiones
Última versión estable	2.5.129 de octubre de 2024
Última versión en pruebas	0.1.62 de febrero de 2017
Enlaces
Sitio web oficial Repositorio de código Seguimiento de errores
[editar datos en Wikidata]

PyTorch^[1]​^[2]​ es una biblioteca de aprendizaje automático^[3]​ de código abierto basada en la biblioteca de Torch, utilizado para aplicaciones como visión artificial y procesamiento de lenguajes naturales, principalmente desarrollado por el Laboratorio de Investigación de Inteligencia Artificial^[4]​ de Facebook (FAIR).^[5]​^[6]​^[7]​^[8]​^[9]​^[10]​^[11]​ Es un software libre y de código abierto liberado bajo la Licencia Modificada de BSD. A pesar de que la interfaz de Python está más pulida y es el foco principal del desarrollo, PyTorch también tiene una interfaz en C++.^[12]​

Un número de las piezas de software de Aprendizaje Profundo están construidas utilizando PyTorch, incluyendo Tesla Autopilot,^[13]​ Uber's Pyro, HuggingFace's Transformers, PyTorch Lighting,^[14]​^[15]​ y Catalyst.^[16]​^[17]​^[18]​^[19]​

PyTorch proporciona dos características de alto nivel:^[20]​

• Computación de tensores (como NumPy ) con una aceleración fuerte a través de unidades de procesamientos gráficos (GPU).
• Redes neuronales profundas^[21]​ construidas en un sistema de diferenciación automática de bases de datos.

Además, PyTorch se integra bien con bibliotecas como TensorRT para inferencia de alto rendimiento y soporta formatos como ONNX para facilitar el despliegue en diversas plataformas ^[22]​.

1. ↑ https://itelligent.es/es/conoces-pytorch-herramienta-open-source-la-puedes-crear-redes-neuronales/
2. ↑ https://cleverpy.com/que-es-pytorch-y-como-se-instala/
3. ↑ https://www.paradigmadigital.com/dev/introduccion-pytorch/
4. ↑ https://hackernoon.com/pytorch-y-su-funcionamiento-0p5j32hs
5. ↑ Yegulalp, Serdar (19 de enero de 2017). «Facebook brings GPU-powered machine learning to Python». Consultado el 11 de diciembre de 2017. 
6. ↑ Lorica, Ben (3 de agosto de 2017). «Why AI and machine learning researchers are beginning to embrace PyTorch». O'Reilly Media. Consultado el 11 de diciembre de 2017. 
7. ↑ Ketkar, Nikhil (2017). «Introduction to PyTorch». Deep Learning with Python (en inglés). Apress, Berkeley, CA. pp. 195–208. ISBN 9781484227657. doi:10.1007/978-1-4842-2766-4_12. 
8. ↑ «Natural Language Processing (NLP) with PyTorch – NLP with PyTorch documentation». dl4nlp.info (en inglés). Archivado desde el original el 21 de junio de 2019. Consultado el 18 de diciembre de 2017. 
9. ↑ Patel, Mo (7 de diciembre de 2017). «When two trends fuse: PyTorch and recommender systems» (en inglés). Consultado el 18 de diciembre de 2017. 
10. ↑ Mannes, John. «Facebook and Microsoft collaborate to simplify conversions from PyTorch to Caffe2» (en inglés). Consultado el 18 de diciembre de 2017. «FAIR is accustomed to working with PyTorch – a deep learning framework optimized for achieving state of the art results in research, regardless of resource constraints. Unfortunately in the real world, most of us are limited by the computational capabilities of our smartphones and computers.» 
11. ↑ Arakelyan, Sophia (29 de noviembre de 2017). «Tech giants are using open source frameworks to dominate the AI community». VentureBeat (en inglés estadounidense). Consultado el 18 de diciembre de 2017. 
12. ↑ «The C++ Frontend». PyTorch Master Documentation. Consultado el 29 de julio de 2019. 
13. ↑ Karpathy, Andrej. «PyTorch at Tesla - Andrej Karpathy, Tesla». 
14. ↑ PYTORCH-Lightning: The lightweight PyTorch wrapper for ML researchers. Scale your models. Write less boilerplate, Lightning-Team, 18 de junio de 2020, consultado el 18 de junio de 2020 .
15. ↑ «Ecosystem Tools». pytorch.org (en inglés). Consultado el 18 de junio de 2020. 
16. ↑ «Uber AI Labs Open Sources Pyro, a Deep Probabilistic Programming Language» (en inglés estadounidense). 3 de noviembre de 2017. Consultado el 18 de diciembre de 2017. 
17. ↑ PYTORCH-TRANSFORMERS: PyTorch implementations of popular NLP Transformers, PyTorch Hub, 1 de diciembre de 2019, consultado el 1 de diciembre de 2019 .
18. ↑ GitHub - catalyst-team/catalyst: Accelerated DL & RL, Catalyst-Team, 5 de diciembre de 2019, consultado el 5 de diciembre de 2019 .
19. ↑ «Ecosystem Tools». pytorch.org (en inglés). Consultado el 4 de abril de 2020. 
20. ↑ «PyTorch – About». pytorch.org. Archivado desde el original el 15 de junio de 2018. Consultado el 11 de junio de 2018. 
21. ↑ https://www.genbeta.com/desarrollo/asi-puedes-aprender-a-usar-pytorch-herramienta-accesible-para-crear-redes-neuronales
22. ↑ https://pytorch.org/docs/stable/onnx.html