PyTorch：灵活高效的深度学习框架

PyTorch 是开源机器学习库，面向深度学习研究与应用开发，以易用性、灵活性和 GPU 加速能力著称。其动态计算图支持运行时调整模型结构，适合快速实验，并提供张量计算、自动微分和模块化网络构建能力。

核心功能

• 支持类似 NumPy 的张量运算及 CPU/GPU 加速。
• 通过自动微分计算梯度，简化模型训练。
• 提供神经网络组件、损失函数和 SGD、Adam 等优化器。
• 支持数据加载、增强、模型保存、多 GPU 与分布式训练。
• 配套 TorchVision、TorchAudio、TorchText 等扩展库。

基本使用流程

安装时选择操作系统、Python 版本、pip 或 conda，以及 CPU 或 CUDA 配置；随后使用 Dataset 和 DataLoader 处理数据，继承 torch.nn.Module 定义模型，通过损失函数和优化器训练，再在测试集上评估，最后使用 torch.save 与 torch.load 保存或恢复模型。

应用场景

广泛用于计算机视觉、自然语言处理、语音识别、推荐系统和强化学习等领域。