Jaki typ grafu obliczeń jest używany w PyTorch — dynamiczny czy statyczny?

PyTorch używa dynamicznego grafu obliczeń. Oznacza to, że graf jest tworzony i modyfikowany podczas wykonywania programu, co pozwala na bardziej elastyczne budowanie i modyfikację modeli na bieżąco. Podejście to jest przydatne do debugowania i pracy z modelami, których struktura może się zmieniać w zależności od danych lub warunków.

Przykład dynamicznego grafu w PyTorch:

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)  # Oblicza gradienty dynamicznie

W przeciwieństwie do statycznego grafu (jak w TensorFlow 1.x), gdzie graf jest tworzony z wyprzedzeniem i następnie wykonywany, dynamiczny graf w PyTorch jest tworzony "w locie" przy każdym przebiegu.