Kāda veida aprēķinu grafiks tiek izmantots PyTorch — dinamiska vai statiska?

PyTorch izmanto dinamisko aprēķinu grafiku. Tas nozīmē, ka grafiks tiek izveidots un mainīts programmas izpildes laikā, ļaujot elastīgāk būvēt un mainīt modeļus reāllaikā. Šī pieeja ir noderīga kļūdu novēršanai un darbam ar modeļiem, kuru struktūra var mainīties atkarībā no datiem vai nosacījumiem.

PyTorch piemērs ar dinamisko grafiku:

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)  # Dinamiski aprēķina gradientus

Atšķirībā no statiskā grafika (kā TensorFlow 1.x), kur grafiks tiek būvēts iepriekš un pēc tam izpildīts, PyTorch dinamiskais grafiks tiek būvēts "uz vietas" katra pārejas laikā.