PyTorch Introduction

Au cœur de PyTorch, les tenseurs - tableaux multi-dimensionnels - sont utilisés comme structure de données principale pour construire des réseaux de neurones. Il fournit un style de programmation impératif, permettant aux utilisateurs d'écrire du code qui ressemble et se comporte comme du Python standard. La caractéristique définissante de PyTorch est son utilisation de graphes de calcul dynamiques, qui sont construits à la volée au fur et à mesure que les opérations sont effectuées. Cela permet une conception de modèle plus flexible et intuitive par rapport aux frameworks de graphes statiques. PyTorch comprend également un riche écosystème d'outils et de bibliothèques, tels que torchvision pour les tâches de vision par ordinateur et torchtext pour le traitement du langage naturel. Il prend en charge à la fois l'exécution impatiente pour l'évaluation immédiate des opérations et la compilation de graphes pour des performances optimisées dans des environnements de production.