PyTorch 官网

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PyTorch官网：https://pytorch.org/

 

PyTorch是由Facebook的人工智能研究实验室FAIR (Facebook AI Research) 开发的一个开源机器学习库，主要基于Python语言，使用动态计算图的方式处理张量运算。PyTorch不仅在研究领域被广泛采用，也是业界开发深度学习应用的首选框架之一。以下是PyTorch的一些关键特点和功能：

1. 动态计算图：与TensorFlow等框架的静态图不同，PyTorch采用动态图计算，这意味着用户可以在运行时构建和修改网络结构，这为实验和调试提供了极大的灵活性。

2. GPU加速：PyTorch支持CUDA，可以利用GPU进行并行计算，显著提高深度学习模型的训练速度。

3. 易于上手：PyTorch的设计哲学是尽可能地接近Python的自然语法，这使得它非常直观易学，即使对于初学者来说也是如此。

4. 强大的社区支持：PyTorch有一个活跃且庞大的社区，提供了丰富的教程、示例代码和讨论，便于学习和解决问题。

5. 广泛的生态系统：PyTorch有许多扩展库和工具包，如TorchText、TorchVision、torchaudio等，覆盖了自然语言处理、计算机视觉、音频处理等多个领域。

6. 研究与工业应用：PyTorch因其灵活性和效率，在研究领域备受青睐，同时也被应用于大规模的工业级项目中。

7. 自动微分：PyTorch提供了自动求导机制，可以自动计算梯度，简化了反向传播的实现过程。

8. 分布式训练：PyTorch支持分布式训练，能够跨多个GPU或多个节点进行大规模模型训练。

9. 可移植性：PyTorch的模型可以很容易地转换成C++或ONNX格式，方便在嵌入式设备或其他平台上部署。