PyTorch2.0

PyTorch项目的核心优势应用场景和相关项目：
– 核心优势：
– 生产就绪：使用TorchScript可以在eager和graph模式之间无缝转换并使用TorchServe加速生产路径。
– 分布式训练：通过torch.distributed后端实现可扩展的分布式训练和研究与生产中的性能优化。
– 强大的生态系统：丰富的工具和库生态系统扩展了PyTorch并支持计算机视觉、NLP等领域的开发。
– 云支持：PyTorch在主要云平台上得到了很好的支持提供了无摩擦的开发和轻松的扩展。
– 应用场景：
– 计算机视觉
– 自然语言处理
– 推荐系统
– 强化学习
– 相关项目：
– Captum：一个用于模型解释性的开源、可扩展库构建在PyTorch之上。
– PyTorch Geometric：一个用于深度学习的库用于处理不规则输入数据如图、点云和流形。
– skorch：一个用于PyTorch的高级库提供了完全的scikit-learn兼容性。