Python_ML/Libraries/PyTorch 🧠⚡

PyTorch 是一个强大的深度学习框架，广泛应用于科研与工业场景。以下是其核心特性与使用场景：

🌟 核心特点

• 动态计算图：支持灵活的模型调试与迭代（如 torch.tensor 的自动求导）
• 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

📚 学习资源

• PyTorch 官方教程（推荐从基础开始实践）
• PyTorch 与 TensorFlow 对比指南
• PyTorch 社区案例库（含图像识别、自然语言处理等实战）

🚀 快速入门

1. 安装：pip install torch（需确保环境配置正确）
2. 示例代码：

   import torch
   x = torch.tensor([2.0, 3.0])
   y = torch.tensor([4.0, 5.0])
   print(x + y)  # 输出：tensor([6., 8.])
   

   

如需深入理解张量操作，可参考 PyTorch 张量详解。