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pytorch/pytorch
1. PyTorch 是一个基于 Python 的张量计算与动态神经网络框架,通过强大的 GPU 加速替代 NumPy 并支持深度学习。 2. 它利用磁带式自动微分(autograd)记录运算图以实现动态构建网络,核心采用 Python 优先、与 C++/CUDA 后端混合的高效实现。 3. 亮点在于动态计算图带来极致灵活性与易调试性,特别适合前沿研究、快速原型开发及需要高度自定义的深度学习任务。
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语言Python
分类AI/机器学习
最近提交9 月 19 日
创建时间8 月 13 日
首次收录6 月 23 日 · 自动扫描
README 摘要
1. PyTorch 是一个基于 Python 的张量计算与动态神经网络框架,通过强大的 GPU 加速替代 NumPy 并支持深度学习。
2. 它利用磁带式自动微分(autograd)记录运算图以实现动态构建网络,核心采用 Python 优先、与 C++/CUDA 后端混合的高效实现。
3. 亮点在于动态计算图带来极致灵活性与易调试性,特别适合前沿研究、快速原型开发及需要高度自定义的深度学习任务。
中文摘要由 AI 生成,仅供参考。
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pytorch/pytorch
88 天前首次出现未被群岛收录1. PyTorch 是一个基于 Python 的张量计算与动态神经网络框架,通过强大的 GPU 加速替代 NumPy 并支持深度学习。 2. 它利用磁带式自动微分(autograd)记录运算图以实现动态构建网络,核心采用 Python 优先、与 C++/CUDA 后端混合的高效实现。 3. 亮点在于动态计算图带来极致灵活性与易调试性,特别适合前沿研究、快速原型开发及需要高度自定义的深度学习任务。
Python创建于 2016 年 8 月最近提交 2026 年 9 月
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项目介绍
由 AI 摘自仓库 README1. PyTorch 是一个基于 Python 的张量计算与动态神经网络框架,通过强大的 GPU 加速替代 NumPy 并支持深度学习。
2. 它利用磁带式自动微分(autograd)记录运算图以实现动态构建网络,核心采用 Python 优先、与 C++/CUDA 后端混合的高效实现。
3. 亮点在于动态计算图带来极致灵活性与易调试性,特别适合前沿研究、快速原型开发及需要高度自定义的深度学习任务。
仓库信息
Topics
#autograd#deep-learning#gpu#machine-learning#neural-network#numpy#python#tensor
来自雷达
该项目由雷达自动扫描 GitHub 发现,含 Star 增速、提交活跃度与分类标签,中文摘要由 AI 生成。