อ้างอิง ของ PyTorch

  1. ↑ Yegulalp, Serdar (19 January 2017). "Facebook brings GPU-powered machine learning to Python". InfoWorld. สืบค้นเมื่อ 11 December 2017.
  2. ↑ Lorica, Ben (3 August 2017). "Why AI and machine learning researchers are beginning to embrace PyTorch". O'Reilly Media. สืบค้นเมื่อ 11 December 2017.
  3. ↑ Ketkar, Nikhil (2017). "Introduction to PyTorch". Deep Learning with Python (in อังกฤษ). Apress, Berkeley, CA. pp. 195–208. doi:10.1007/978-1-4842-2766-4_12. ISBN 9781484227657.
  4. ↑ Patel, Mo (2017-12-07). "When two trends fuse: PyTorch and recommender systems". O'Reilly Media (in อังกฤษ). สืบค้นเมื่อ 2017-12-18.
  5. ↑ Mannes, John. "Facebook and Microsoft collaborate to simplify conversions from PyTorch to Caffe2". TechCrunch (in อังกฤษ). สืบค้นเมื่อ 2017-12-18. FAIR is accustomed to working with PyTorch – a deep learning framework optimized for achieving state of the art results in research, regardless of resource constraints. Unfortunately in the real world, most of us are limited by the computational capabilities of our smartphones and computers.
  6. ↑ Arakelyan, Sophia (2017-11-29). "Tech giants are using open source frameworks to dominate the AI community". VentureBeat (in อังกฤษ). สืบค้นเมื่อ 2017-12-18.
  7. ↑ "The C++ Frontend". PyTorch Master Documentation. สืบค้นเมื่อ 2019-07-29.
  8. ↑ "Uber AI Labs Open Sources Pyro, a Deep Probabilistic Programming Language". Uber Engineering Blog (in อังกฤษ). 2017-11-03. สืบค้นเมื่อ 2017-12-18.