今天要跟大家講解PyTorch深度學習框架的一些基礎知識，希望對大家理解PyTorch有一定的幫助！
1、PyTorch
PyTorch是一個基於Torch的Python機器學習框架。它是由Facebook的人工智慧研究小組在2016年開發的，解決了Torch因為使用Lua程式語言普及度不高的問題，故採用了整合非常廣泛的Python程式語言來實現。
2、PyTorch常用的工具包
- torch：類似Numpy的通用陣列庫，可以在將張量類型轉換為（torch.cuda.TensorFloat）並支援在GPU上進行運算。
- torch.autograd：主要用於建立計算圖形並自動取得漸變的套件
- torch.nn：具有共同層和成本函數的神經網路庫
##torch. optim：具有通用最佳化演算法（如SGD，Adam等）的最佳化包- torch.utils：資料載入器。具有訓練器和其他便利功能
- torch.legacy(.nn/.optim) ：處於向後相容性考慮，從Torch 移植來的legacy 代碼
- torch.multiprocessing：python 多進程並發，實現進程之間torch Tensors 的記憶體共享
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3、PyTorch特點
動態神經結構：PyTorch透過一種反向自動求導的技術，可以做到零延遲地任意改變神經網路的行為，避免因為建構神經網路完成後，如果需要調整神經網路結構，只能從頭開始的麻煩，採用PyTorch大大節省了人力和時間成本。 - Debug調試方便：PyTorch 的設計思路是線性、直觀且易於使用的，當你執行一行程式碼時，一步步去執行，不涉及異步調試的繁瑣，所以當代碼出現Bug 的時候，可以透過很方便定位程式碼的位置，避免因為bug錯誤的指向或非同步和不透明的引擎造成查詢問題的麻煩。
- 程式碼簡潔易懂：PyTorch的程式碼相對於Tensorflow更簡潔容易讀懂，而且PyTorch本身原始碼閱讀起來也要友善很多這樣更容易深入理解PyTorch。
- 社群活躍度高：PyTorch 擁有一個非常活躍的社群和論壇（discuss.pytorch.org）。它的文檔（pytorch.org）梳理的非常清晰，初學者入門很快；並且它與 PyTorch 版本保持同步，並提供一組完整教程。 PyTorch 使用起來非常簡單，所以學習成本也比較低。
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4、PyTorch不足
視覺化監控能力較弱：缺少直接可用監控和視覺化介面：- 不如TensorFlow應用廣泛：PyTorch 不是端到端的機器學習開發工具；實際應用程式的開發需要將PyTorch 程式碼轉換為另一個框架，例如Caffe2，轉換後將應用程式部署到伺服器、工作站和行動裝置。
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以上是人工智慧：PyTorch深度學習框架的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
