PyTorch 是一个开源的机器学习框架，由 Facebook 的人工智能研究实验室开发，广泛用于自然语言处理、计算机视觉等领域。其核心优势在于动态计算图和强大的神经网络工具，以下是关键内容：
🌱 核心特性
- 动态计算图：支持即时构建和修改计算流程（如
torch.autograd） - 张量计算：高效处理多维数组（
torch.Tensor） - 模块化设计：通过
torch.nn实现灵活的神经网络搭建 - GPU 加速：自动将计算迁移到显卡（
torch.cuda）
📚 主要功能模块
| 模块 | 功能 | 示例 |
|---|---|---|
torch |
基础张量库 | x = torch.rand(5,3) |
torch.nn |
神经网络构建 | nn.Linear(in_features=2, out_features=3) |
torch.optim |
优化算法 | optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01) |
torchvision |
视觉工具包 | 用于图像数据增强和预处理 |
🧪 应用场景
- 研究实验：动态图适合算法调试（🎉）
- 工业生产：结合
torch.jit实现模型部署（🚀） - 自然语言处理：搭配
torchtext处理文本数据（📖） - 强化学习：与
torchrl库结合进行策略优化（🎲）
🌐 学习资源
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