OpenAI 标准化采用 PyTorch

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# OpenAI 标准化采用 PyTorch 来源:[https://openai.com/index/openai-pytorch/](https://openai.com/index/openai-pytorch/) OpenAI 正在将深度学习框架标准化为 [PyTorch](https://pytorch.org/)。过去,我们根据各框架的相对优势在多个框架中实现项目。现在我们选择进行标准化,以便团队更容易创建和共享优化的模型实现。作为这一举措的一部分,我们刚刚发布了

我们正在将 OpenAI 的深度学习框架标准化为 PyTorch。
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缓存时间: 2026/04/20 14:55

# OpenAI 标准化采用 PyTorch 来源:https://openai.com/index/openai-pytorch/ 我们正在将 OpenAI 的深度学习框架标准化为 PyTorch(https://pytorch.org/)。过去,我们根据不同框架各自的优势在多个框架中实现项目。现在我们选择标准化,以便让团队更轻松地创建和共享我们模型的优化实现。 作为此举措的一部分,我们刚刚发布了 Spinning Up in Deep RL(https://openai.com/index/spinning-up-in-deep-rl/)的 PyTorch 版本(https://github.com/openai/spinningup),这是 OpenAI 开发的开源教育资源,可以帮助人们更轻松地学习深度强化学习。我们还在为高度优化的块稀疏核函数(https://openai.com/index/block-sparse-gpu-kernels/)编写 PyTorch 绑定,并将在即将推出的几个月内开源这些绑定。 我们选择 PyTorch 的主要原因是在 GPU 上提高我们大规模研究的生产力。在 PyTorch 中尝试和执行新的研究思路非常容易;例如,转向 PyTorch 将我们在生成式建模方面的研究迭代时间从数周减少到数天。我们还很高兴能够加入一个迅速发展的开发者社区,其中包括 Facebook 和 Microsoft 等组织,共同推进 GPU 的规模和性能。 展望未来,我们将主要使用 PyTorch 作为深度学习框架,但在有特定技术原因时也会使用其他框架。我们的许多团队已经完成了转换,我们期待在即将到来的几个月内为 PyTorch 社区做出贡献。

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