深度学习-35-深度学习框架PyTorch的核心应用点先容

1 PyTorch

PyTorch是一个灵活、高效、易上手的深度学习框架，由Facebook开源，它广泛用于盘算机视觉、自然语言处理等范畴。
PyTorch的根本功能涵盖了构建和训练神经网络的所有操作，如张量、自动微分（Autograd）、神经网络模块、数据集、优化器、GPU支持。
除此之外，PyTorch另有丰富的库支持，比如Torchvision（用于图像处理）和Torchtext（用于文本处理），这些库可以资助我们快速实现复杂使命。
1.1 主要模块

PyTorch由多个模块构成，每个模块负责差别的功能，这些模块资助我们实现从数据处理、模子构建到训练优化的完整流程。
这些模块包括：
1.1.1 核心库

(1)torch：PyTorch的核心模块，提供了张量（Tensor）运算、随机数天生等根本功能，是其他模块的底子。
(2)torch.autograd：自动微分模块，支持自动盘算梯度，主要用于神经网络的反向传播。
(3)torch.nn