Pytroch簡介

Pytorch是Facebook的AI研究團隊釋出了一個Python工具包，專門針對GPU加速的深度神經網路（DNN）程式設計.Torch是一個經典的對多維矩陣資料進行操作的張量（tensor）庫，在機器學習和其他數學密集型應用有廣泛應用。但由於Torch語言採用Lua，導致在國內一直很小眾，並逐漸被支援Python的Tensorflow搶走使用者。作為經典機器學習庫Torch的埠，PyTorch為Python語言使用者提供了舒適的寫程式碼選擇。

Pytorch特點及優勢

2.1 Pytorch特點

• PyTorch提供了執行在GPU / CPU之上，基礎的張量操作庫;
• 可以內建的神經網路庫;
• 提供模型訓練功能;
• 支援共享記憶體的多程序併發（multiprocessing）庫等;

2.2 Pytorch特點

• 處於機器學習第一大語言Python的生態圈之中，使得開發者能使用廣大的Python庫和軟體;如NumPy，SciPy和Cython（為了速度把Python編譯成C語言）;
• （最大優勢）改進現有的神經網路，提供了更快速的方法 - 不需要從頭重新構建整個網路，這是由於PyTorch採用了動態計算圖（動態計算圖）結構，而不是大多數開源框架（ TensorFlow，Caffe，CNTK，Theano等）採用的靜態計算圖;
• 提供工具包，如火炬，torch.nn，torch.optim等;

安裝Pytorch

安裝命令如下

conda install pytorch-cpu -c pytorch

測試Pytorch

#啟動Ipython
ipython
#匯入Pytorch包
import torch