> ML_LITERATURE // PASZKE-2019-PYTORCH-IMPERATIVE-STYLE-HIGH-PERFORMANCE-DEEP-LEARNING-LIBRARY_v1.0
PyTorch: An Imperative Style, High-Performance Deep Learning Library
Adam Paszke, Sam Gross, Francisco Massa, Adam Lerer, James Bradbury, Gregory Chanan, Trevor Killeen, Zeming Lin, Natalia Gimelshein, Luca Antiga, Alban Desmaison, Andreas Kopf, Edward Yang, Zachary DeVito, Martin Raison, Alykhan Tejani, Sasank Chilamkurthy, Benoit Steiner, Lu Fang, Junjie Bai, Soumith Chintala · Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS) (2019)
systems2019industry-standardartifactsAvailable
Temel Katkı (Principal Contribution)
Doğal Python deyimleri ve yüksek performanslı C++ arka ucuyla derinlemesine entegre edilmiş emirsel dinamik çizge oluşturma (şerit tabanlı autograd).
Operasyonel ve Mühendislik Uygunluğu
task-multiclass-classification, task-text-generation için dağıtım seçimlerini ve mimari belirlemeyi doğrudan yönlendirir.
Temel Varsayımlar (Assumptions)
- Değerlendirme alanları genelinde standart ampirik düzenlilik ve istatistiksel kararlılık geçerlidir
Kısıtlar ve Sınırlamalar (Limitations)
- Performans özellikleri alan dağılımına ve hesaplama tahsisi parametrelerine bağlıdır
Bağlantılı Algoritmalar, Mimariler ve Kütüphaneler
İlgili Algoritmalar:
İlgili Mimariler:
Uygulayıcı Kütüphaneler: