PyTorch 是由 Facebook（现 Meta）开发的开源深度学习框架，因其灵活性和强大的动态计算图功能，成为研究和工业界广泛使用的工具。以下是其核心特性与应用场景：
🔧 核心特性
- 动态计算图：支持实时修改网络结构，适合研究场景 🧠
- 丰富的库支持：包含 torchvision（图像处理）、torchaudio（音频处理）等模块 📊
- 跨平台兼容性：支持 CPU/GPU 计算，可无缝集成到生产环境 🔄
- 社区与生态：活跃的开源社区和大量预训练模型资源 🌐
📌 应用场景
- 自然语言处理（NLP）：如文本生成、机器翻译 📖
- 计算机视觉（CV）：如图像分类、目标检测 📷
- 强化学习（RL）：用于训练智能体决策模型 🎮
- 科研实验：快速原型开发与调试 🔬
🌐 学习资源
- PyTorch 官方文档（推荐从这里开始学习）
- PyTorch 教程（适合初学者的实战指南）
- PyTorch 社区论坛（获取帮助与交流经验）