باي تورش

باي تورش
الشعار
معلومات عامة
نوع
نظام التشغيل
النموذج المصدري
موقع الويب
pytorch.org (الإنجليزية) عدل القيمة على Wikidata
معلومات تقنية
لغة البرمجة
التوثيق
الإصدار الأول
24 أغسطس 2016 عدل القيمة على Wikidata
الإصدار الأخير
  • 2.5.1
    (29 أكتوبر 2024)     [3] عدل القيمة على Wikidata
المستودع
الرخصة
التسلسل
مأخوذ عن
Torch (en) ترجم عدل القيمة على Wikidata

تعديل - تعديل مصدري - تعديل ويكي بياناتحول القالب

باي تورش (بالإنجليزية: PyTorch)‏ هي مكتبة تعلم الآلة مفتوحة المصدر مستندة على تورش[5][6][7] ، مستعمل لتطبيقات الرؤية الحاسوبية ومعالجة اللغات الطبيعية، مطورة أساسا من طرف مختبر آل أبحاث الفيسبوك.[8][9][10] وهي برمجية حرة مفتوحة المصدر تحت رخصة بي سي دي المعدلة، على الرغم من أن واجهة بايثون هي الأكثر ظهورا وبروزا والهدف الرئيسي من التطوير، توجد أيضا واجهة بسي++.[11]

انظر أيضًا

مراجع

  1. ^ وصلة مرجع: https://github.com/pytorch/pytorch/releases.
  2. ^ وصلة مرجع: https://api.github.com/repos/pytorch/pytorch. الوصول: 29 يوليو 2018.
  3. ^ ا ب "Release 2.5.1". 29 أكتوبر 2024. اطلع عليه بتاريخ 2024-11-26.
  4. ^ وصلة مرجع: https://www.theregister.com/2022/09/12/pytorch_meta_linux_foundation/. الوصول: 3 مارس 2024. تاريخ النشر: 12 سبتمبر 2022.
  5. ^ Yegulalp، Serdar (19 يناير 2017). "Facebook brings GPU-powered machine learning to Python". InfoWorld. مؤرشف من الأصل في 2018-07-12. اطلع عليه بتاريخ 2017-12-11.
  6. ^ Lorica، Ben (3 أغسطس 2017). "Why AI and machine learning researchers are beginning to embrace PyTorch". O'Reilly Media. مؤرشف من الأصل في 2019-05-17. اطلع عليه بتاريخ 2017-12-11.
  7. ^ Ketkar, Nikhil (2017). "Introduction to PyTorch". Deep Learning with Python (بالإنجليزية). Apress, Berkeley, CA. pp. 195–208. DOI:10.1007/978-1-4842-2766-4_12. ISBN:9781484227657.
  8. ^ Patel, Mo (7 Dec 2017). "When two trends fuse: PyTorch and recommender systems". O'Reilly Media (بالإنجليزية). Archived from the original on 2019-03-30. Retrieved 2017-12-18.
  9. ^ Mannes, John. "Facebook and Microsoft collaborate to simplify conversions from PyTorch to Caffe2". تك كرانش (بالإنجليزية). Archived from the original on 2020-07-06. Retrieved 2017-12-18. FAIR is accustomed to working with PyTorch – a deep learning framework optimized for achieving state of the art results in research, regardless of resource constraints. Unfortunately in the real world, most of us are limited by the computational capabilities of our smartphones and computers.
  10. ^ Arakelyan, Sophia (29 Nov 2017). "Tech giants are using open source frameworks to dominate the AI community". فانتر بيد (بالإنجليزية الأمريكية). Archived from the original on 2020-01-07. Retrieved 2017-12-18.
  11. ^ "The C++ Frontend". PyTorch Master Documentation. مؤرشف من الأصل في 2020-05-08. اطلع عليه بتاريخ 2019-07-29.

وصلات خارجية

أيقونة بذرة

هذه بذرة مقالة عن برمجية بحاجة للتوسيع. فضلًا شارك في تحريرها.