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文档简介
PyTorch框架PyTorch官网地址/PyTorch是一个基于Torch的开源Python机器学习库，用于自然语言处理等应用程序，更加灵活，支持动态图，提供了Python接口，能够实现强大的GPU加速，支持动态神经网络。PyTorch支持动态图的创建，在深度学习平台定义模型主要有两种方法：静态图模型的缺陷是在处理数据前必须定义好完整的一套模型，才能够处理所有的边际情况。动态模型能够自由地定义模型，作为Numpy的替代者，使用强大的GPU，支持Tensor库，极大地加速了计算。PyTorch提供的功能1、提供强大的N维数组操作，包括索引、切片和转置等。2、通过LuaJIT实现C接口。3、线性计算和数值优化。4、生成神经网络以及能量模型，能量模型是生成模型的一种形式。5、快速高效GPU支持，可嵌入到iOS和Android后端。PyTorch的优势1、简洁。PyTorch的设计追求最少的封装，设计遵循Tensor→Variable(autograd)→nn.Module三个由低到高的抽象层次，且联系紧密，可以同时进行修改和操作。代码易于理解，更少的抽象、更直观的设计。2、速度。PyTorch的灵活性不以速度为代价，PyTorch的速度表现胜过TensorFlow和Keras等框架，是相当简洁且高效快速的框架。3、易用。入门简单，设计符合人类思维，让用户尽可能专注于实现自己的想法，所思即所得，不需要考虑太多关于框架本身的束缚。4、活跃的社区。PyTorch提供完整的文档和循序渐进的指南，Facebook人工智能研究院对PyTorch提供了强力支持。PyTorch官网地址/基础环境：一台PC设备一张高性能NVIDIA显卡(可选)Ubun
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