Pytroch简介

Pytorch是Facebook的AI研究团队发布了一个Python工具包，专门针对GPU加速的深度神经网络（DNN）编程.Torch是一个经典的对多维矩阵数据进行操作的张量（tensor）库，在机器学习和其他数学密集型应用有广泛应用。但由于Torch语言采用Lua，导致在国内一直很小众，并逐渐被支持Python的Tensorflow抢走用户。作为经典机器学习库Torch的端口，PyTorch为Python语言使用者提供了舒适的写代码选择。

Pytorch特点及优势

2.1 Pytorch特点

PyTorch提供了运行在GPU / CPU之上，基础的张量操作库;

可以内置的神经网络库;

提供模型训练功能;

支持共享内存的多进程并发（multiprocessing）库等;

2.2 Pytorch特点

处于机器学习第一大语言Python的生态圈之中，使得开发者能使用广大的Python库和软件;如NumPy，SciPy和Cython（为了速度把Python编译成C语言）;

（最大优势）改进现有的神经网络，提供了更快速的方法 - 不需要从头重新构建整个网络，这是由于PyTorch采用了动态计算图（动态计算图）结构，而不是大多数开源框架（ TensorFlow，Caffe，CNTK，Theano等）采用的静态计算图;

提供工具包，如火炬，torch.nn，torch.optim等;

安装Pytorch

Pytorch官网https://pytorch.org/

安装命令如下安装命令如下

conda install pytorch-cpu -c pytorch

测试Pytorch

#启动Ipython
ipython
#导入Pytorch包
import torch#启动Ipython
ipython
#导入Pytorch包
import torch