PyTorchто кайсы түрдүү эсептөө графиги колдонулат — динамикалык же статикалык?

PyTorch динамикалык эсептөө графигин колдонуп жатат. Бул график иштетүү учурунда түзүлүп жана өзгөртүлүп турат, бул моделдерди түзүү жана өзгөртүү үчүн көбүрөөк ийкемдүү мүмкүнчүлүк берет. Бул ыкма ката табуу жана маалыматтар же шарттарга жараша структурасы өзгөрө турган моделдер менен иштөө үчүн пайдалуу.

PyTorchтогу динамикалык графиктин мисалы:

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)  # Динамикалык түрдө градиенттерди эсептейт

Статикалык графикке салыштырмалуу (TensorFlow 1.x сыяктуу), анда график алдын ала курулуп, андан соң ишке ашырылат, PyTorchтогу динамикалык график "жолдо" курулат.