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PyTorch框架PyTorch官網(wǎng)地址/PyTorch是一個(gè)基于Torch的開源Python機(jī)器學(xué)習(xí)庫，用于自然語言處理等應(yīng)用程序，更加靈活，支持動(dòng)態(tài)圖，提供了Python接口，能夠?qū)崿F(xiàn)強(qiáng)大的GPU加速，支持動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。PyTorch支持動(dòng)態(tài)圖的創(chuàng)建，在深度學(xué)習(xí)平臺(tái)定義模型主要有兩種方法：靜態(tài)圖模型的缺陷是在處理數(shù)據(jù)前必須定義好完整的一套模型，才能夠處理所有的邊際情況。動(dòng)態(tài)模型能夠自由地定義模型，作為Numpy的替代者，使用強(qiáng)大的GPU，支持Tensor庫，極大地加速了計(jì)算。PyTorch提供的功能1、提供強(qiáng)大的N維數(shù)組操作，包括索引、切片和轉(zhuǎn)置等。2、通過LuaJIT實(shí)現(xiàn)C接口。3、線性計(jì)算和數(shù)值優(yōu)化。4、生成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及能量模型，能量模型是生成模型的一種形式。5、快速高效GPU支持，可嵌入到iOS和Android后端。PyTorch的優(yōu)勢(shì)1、簡(jiǎn)潔。PyTorch的設(shè)計(jì)追求最少的封裝，設(shè)計(jì)遵循Tensor→Variable(autograd)→nn.Module三個(gè)由低到高的抽象層次，且聯(lián)系緊密，可以同時(shí)進(jìn)行修改和操作。代碼易于理解，更少的抽象、更直觀的設(shè)計(jì)。2、速度。PyTorch的靈活性不以速度為代價(jià)，PyTorch的速度表現(xiàn)勝過TensorFlow和Keras等框架，是相當(dāng)簡(jiǎn)潔且高效快速的框架。3、易用。入門簡(jiǎn)單，設(shè)計(jì)符合人類思維，讓用戶盡可能專注于實(shí)現(xiàn)自己的想法，所思即所得，不需要考慮太多關(guān)于框架本身的束縛。4、活躍的社區(qū)。PyTorch提供完整的文檔和循序漸進(jìn)的指南，F(xiàn)acebook人工智能研究院對(duì)PyTorch提供了強(qiáng)力支持。PyTorch官網(wǎng)地址/基礎(chǔ)環(huán)境：一臺(tái)PC設(shè)備一張高性能NVIDIA顯卡(可選)Ubun

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