学会pytorch能干什么？

PyTorch是基于Python的科学计算类库，主要有以下两个方面的应用：

• 作为Numpy的替代者，充分利用GPU的计算能力。(低价GPU卡了解一下)
• 提供一个灵活、快速的深度学习平台。

学会pytorch能干什么？

PyTorch是 基于 Lua 的科学计算框架 Torch。在 PyTorch 和 Keras/TensorFlow 之前，Caffe 和 Torch 等深度学习包是最受欢迎的。然而，随着深度学习开始彻底改变计算机科学的几乎所有领域，开发人员和研究人员需要一个高效、易于使用的库来构建、训练和评估。 Python 和 R 是数据科学家和机器学习最流行的两种编程语言，因此研究人员希望在其 Python 生态系统中使用深度学习算法是很自然的。

PyTorch 解决了研究人员在使用 Keras 和 TensorFlow 时遇到的许多问题。虽然 Keras 非常易于使用，另一方面，TensorFlow也可以处理类似的事前，但它们不是 Pythonic，而且通常很难梳理，PyTorch 通过创建一个 Pythonic 且易于定制的 API 解决了这些问题，允许实现新的层类型、优化器和新颖的架构。但是随着 PyTorch 1.x 和 TensorFlow 2.x 发布以来，各个库的 API 基本上已经融合。 PyTorch 和 TensorFlow 现在实现了基本相同的功能，并提供 API 和函数调用来完成相同的事情，这里不要纠结说那个是最好的深度学习开源框架。

PyTorch 在上述所有这些指标上的表现都非常出色。“ pythonic ”编码风格使其易于学习和使用。GPU 加速，支持分布式计算和自动梯度计算有助于从前向表达式开始自动执行后向传递。

当然，由于 Python，它面临着运行缓慢的风险，但高性能 C++ API (libtorch) 消除了这种速度的差异。

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