pytorch对autograd.numpy
pytorch和numpy之间的最大区别是什么，特别是autograd.numpy包？（因为它们都可以为您自动计算渐变。） 我知道Pytork可以将张量移动到GPU，但这是选择Pytork而不是numpy的唯一原因吗？ 虽然Pytork以深度学习而闻名，但显然它可以用于几乎任何机器学习算法，其神经网络模块结构非常灵活，我们不必局限于神经网络。（尽管我从未见过任何用numpy编写的神经网络模型）pytorch对autograd.numpy,numpy,pytorch,autograd,Numpy,Pytorch,Autograd,pytorch和numpy之间的最大区别是什么，特别是autograd.numpy包？（因为它们都可以为您自动计算渐变。） 我知道Pytork可以将张量移动到GPU，但这是选择Pytork而不是numpy的唯一原因吗？ 虽然Pytork以深度学习而闻名，但显然它可以用于几乎任何机器学习算法，其神经网络模块结构非常灵活，我们不必局限于神经网络。（尽管我从未见过任何用numpy编写的神经网络模型） 所以我想知道pytorch和numpy最大的区别是什么 我不确定这个问题是否能得到客观的回答，但除了G
所以我想知道pytorch和numpy最大的区别是什么 我不确定这个问题是否能得到客观的回答，但除了GPU功能外，它还提供
- 跨GPU的并行化
- 跨机器的并行化
- 数据加载程序/操纵器，包括异步预取
- 优化器
- 预定义/预训练模型（可节省大量时间）
但正如你所说，它是围绕深度/机器学习构建的，所以这就是它的优点，而numpy（与scipy一起）更为通用，可以用于解决大量其他工程问题（可能使用目前不流行的方法）。我不确定这个问题是否能得到客观的回答，但除了GPU功能外，它还提供
- 跨GPU的并行化
- 跨机器的并行化
- 数据加载程序/操纵器，包括异步预取
- 优化器
- 预定义/预训练模型（可节省大量时间）