PyTorch-те қандай есептеу графы түрі пайдаланылады — динамикалық па немесе статикалық па?

PyTorch динамикалық есептеу графын пайдаланады. Бұл графты бағдарламаны орындау кезінде құрып, өзгертуге мүмкіндік береді, бұл модельдерді құру мен өзгерту кезінде икемділікті арттырады. Мұндай тәсіл қателерді табу және құрылымы деректер немесе шарттарға байланысты өзгеретін модельдермен жұмыс істеу үшін ыңғайлы.

PyTorch-те динамикалық графтың мысалы:

import torch
x = torch.tensor([1.0, 2.0, 3.0], requires_grad=True)
y = x * 2
z = y.sum()
z.backward()
print(x.grad)  # Градиенттерді динамикалық түрде есептейді

Статикалық графтан (TensorFlow 1.x сияқты), онда граф алдын ала құрылады және содан кейін орындалады, айырмашылығы — PyTorch-те граф әрбір өту кезінде «жанды» түрде құрылады.