PyTorch是Torch7团队开发的,从它的名字就可以看出,其与Torch的不同之处在于PyTorch使用了Python作为开发语言。pytorch是什么？能用来干什么？你关心的问题，解答来了。

pytorch是什么？用来干什么？

PyTorch 是一种开源深度学习框架，以出色的灵活性和易用性著称。这在一定程度上是因为与机器学习开发者和数据科学家所青睐的热门 Python 高级编程语言兼容。

PyTorch 是一种用于构建深度学习模型的功能完备框架，是一种通常用于图像识别和语言处理等应用程序的机器学习。使用 Python 编写，因此对于大多数机器学习开发者而言，学习和使用起来相对简单。PyTorch 的独特之处在于，它完全支持 GPU，并且使用反向模式自动微分技术，因此可以动态修改计算图形。这使其成为快速实验和原型设计的常用选择。

PyTorch 是 Facebook AI Research 和其他几个实验室的开发者的工作成果。该框架将 Torch 中高效而灵活的 GPU 加速后端库与直观的 Python 前端相结合，后者专注于快速原型设计、可读代码，并支持尽可能广泛的深度学习模型。Pytorch 支持开发者使用熟悉的命令式编程方法，但仍可以输出到图形。它于 2017 年以开源形式发布，其 Python 根源使其深受机器学习开发者的喜爱。

值得注意的是，PyTorch 采用了 Chainer 创新技术，称为反向模式自动微分。从本质上讲，它就像一台磁带录音机，录制完成的操作，然后回放，计算梯度。这使得 PyTorch 的调试相对简单，并且能够很好地适应某些应用程序，例如动态神经网络。由于每次迭代可能都不相同，因此非常适用于原型设计。

PyTorch 在 Python 开发者中特别受欢迎，因为它使用 Python 编写，并使用该语言的命令式、运行时定义即时执行模式，在这种模式下，从 Python 调用运算时执行运算。随着 Python 编程语言的广泛采用，一项调查显示，AI 和机器学习任务受到越来越多的关注，并且相关 PyTorch 的采用也随之提升。这使得 PyTorch 对于刚接触深度学习的 Python 开发者来说是一个很好的选择，而且越来越多的深度学习课程基于 PyTorch。从早期版本开始，API 一直保持一致，这意味着代码对于经验丰富的 Python 开发者来说相对容易理解。