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开源机器学习框架

PyTorch是一个开源机器学习框架，由Facebook于2016年推出。它是一个动态计算图框架，可以使得模型的构建、训练和部署变得更加灵活和高效。PyTorch支持GPU加速，具有易于调试和编写的Python API，适合用于自然语言处理、计算机视觉、深度强化学习等领域。

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TorchServe

分布式训练

移动(实验)

强化生态系统

本地onnx支持

c++的前端

云计算支持

使用TorchScript, PyTorch在渴望模式下提供了易用性和灵活性，同时在c++运行时环境中无缝过渡到图形模式，以提高速度，优化和功能。

TorchServe是一个易于使用的工具，用于大规模部署PyTorch模型。它与云和环境无关，并支持多模型服务、日志记录、度量和为应用程序集成创建RESTful端点等特性。

分布式训练

通过利用本机对集体操作异步执行的支持以及可从Python和c++访问的点对点通信，优化研究和生产中的性能。

PyTorch支持从Python到iOS和Android部署的端到端工作流。它扩展了PyTorch API，以涵盖在移动应用程序中整合ML所需的常见预处理和集成任务。

强化生态系统

一个活跃的研究人员和开发人员社区已经建立了一个丰富的工具和库生态系统，用于扩展PyTorch并支持从计算机视觉到强化学习等领域的开发。

本地onnx支持

以标准ONNX(开放神经网络交换)格式导出模型，以便直接访问ONNX兼容的平台、运行时、可视化器等。

c++前端是PyTorch的纯c++接口，遵循已建立的Python前端的设计和体系结构。它旨在使高性能、低延迟和裸机c++应用程序的研究成为可能。

云计算支持

PyTorch在主要的云平台上得到很好的支持，通过预构建的图像、gpu上的大规模训练、在生产规模环境中运行模型等提供无摩擦的开发和易于扩展。

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