深度学习框架的格局在过去几年中发生了显著演变，出现了各种库以满足不同的需求和偏好。在这个领域，两个著名的框架是 PyTorch 和 Torch。尽管它们在名称上相似，但在起源、功能和用例上却有着明显的区别。这篇文章旨在深入探讨 PyTorch 和 Torch 之间的关系，我们将探索它们的历史背景、架构差异，以及它们开发背后的原因。
目录
- Torch：早期岁月
- PyTorch：深度学习的新时代
- PyTorch 与 Torch 之间的主要区别
- 核心特性与用例：PyTorch vs Torch
- PyTorch 与 Torch 之间的关系
- 对深度学习的影响
Torch：早期岁月
Torch 是一个开源机器学习库，最初由洛桑联邦理工学院（EPFL）的 Idiap 研究所开发。它于 2002 年 10 月发布，主要使用 Lua 编写，其深度学习算法接口通过 C 语言实现。Torch 提供了一个灵活的 N 维数组或张量，这构成了该库的核心，支持各种数学运算和统计分布。
Torch 因其强大的 GPU 支持以及高效执行复杂数学运算的能力而受到欢迎。然而，它依赖于 Lua，这在机器学习社区中是一种不太常用的编程语言，这对许多开发者来说构成了一道门槛。
Torch 的核心特性
Torch 提供了一系列功能，使其在当时对研究人员和开发者具有吸引力：
- 高效数值计算： Torch 的设计考虑到了性能，利用了高度优化的库，如用于数值计算的 CUDA、BLAS 和 LAPACK。
- 灵活性与可扩展性：Torch 使用轻量级脚本语言 Lua 编写，提供了灵活性并能够轻松扩展其功能。
- 全面的神经网络支持：它包含用于构建神经网络的模块，支持前向传播和反向传播、损失函数、优化器等。
- GPU 支持：Torch 通过 CUDA 提供了强大的 GPU 加速支持，使其适用于大规模深度学习任务。
PyTorch：深度学习的新时代
PyTorch 作为 Torch 的继任者 emerged，解决了与原始框架相关的一些局限性。PyTorch 由 Facebook 人工智能研究（FAIR）小组开发，于 2016 年推出，它是一个基于 Python 的深度学习框架，构建在 Torch 的基础之上。这种从 Lua 到 Python 的过渡是一个关键时刻，因为它利用了 Python 的流行度及其庞大的库生态系统，使其更容易被更广泛的受众所接受。
与需要用户对 Lua 有深入了解的 Torch 不同，PyTorch 利用 Python 庞大的生态系统，允许用户将其与其他流行库（如 NumPy、SciPy 和 Matplotlib）无缝集成。
PyTorch 的主要创新
PyTorch 引入了多项创新，解决了 Torch 的不足，并使其更适合深度学习领域不断增长的需求：
- Python 集成： PyTorch 旨在与 Python 无缝集成，利用其广泛的科学计算库生态系统，如 NumPy、SciPy 和 Pandas。这使得包括研究人员、开发者和数据科学家在内的更广泛受众都能使用它。
- 动态计算图：与依赖静态计算图的 Torch 不同，PyTorch 采用了动态计算图模型。这允许开发者即时修改图，为构建复杂模型和调试提供了更大的灵活性。
- 改进的易用性：PyTorch 直观的 API 和简单的语法显著降低了深度学习从业者的准入门槛。该框架的易用性是其被迅速采用的一个重要因素。
- 强大的 GPU 加速：与 Torch 一样，PyTorch 使用 CUDA 提供了强大的 GPU 加速支持，允许开发者利用 GPU 硬件进行计算密集型任务。
PyTorch 与 Torch 之间的主要区别
虽然 PyTorch 和 Torch 拥有共同的祖先，但它们在几个方面存在显著差异：
- 编程语言：Torch 基于 Lua，而 PyTorch 构建在 Python 之上。这种向 Python 的转变使 PyTorch 更易于访问，也更容易与 NumPy、SciPy 和 scikit-learn 等其他 Python 库集成。
- 动态图与静态图：PyTorch 提供动态计算图，允许开发者即时修改图，这对于调试和原型设计特别有用。相比之下，Torch 使用了一种更静态和声明式的方法。
- 社区与支持：PyTorch 获得了巨大的普及度和社区支持，已成为深度学习研究和应用领域的领先框架之一。