一个 .NET 库,可提供访问驱动 PyTorch 的库的功能。
在 Windows 上针对 .NET FX 时,对于依赖 TorchSharp 的项目,必须将项目配置设置为 'x64' 而不是 '任意 CPU'。随着 v1.0 版本的发布,我们将继续进行突破性的更改,但只在我们认为必要时进行更改。与 PyTorch 体验的相似性是我们的主要设计原则,我们将继续沿着这条道路前进。
重点是将 LibTorch 提供的 API 与张量紧密结合。设计目的是尽可能接近 Pytorch 的体验，同时利用 .NET 静态类型系统的优势，在适当的情况下。例如：当 Pytorch 为特定参数定义了多个有效类型时，就依赖于方法重载。DiffSharp广泛使用了此仓库，并且是迭代支持的主要因素。
var lin1 = Linear(1000, 100); var lin2 = Linear(100, 10); var seq = Sequential(("lin1", lin1), ("relu1", ReLU()), ("drop1", Dropout(0.1)), ("lin2", lin2)); 使用 var x = torch.randn(64, 1000); 使用 var y = torch.randn(64, 10); var optimizer = torch.optim.Adam(seq.parameters()); for (int i = 0; i < 10; i++) { 使用 var eval = seq.forward(x);
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