PyTorch是一个基于Python的开源深度学习框架，由Facebook的人工智能研究院开发。以下是PyTorch的基础知识：
- 张量（Tensors）：PyTorch的核心数据结构是张量，它是一个多维数组，类似于NumPy的数组。张量可以在CPU和GPU上进行计算，用于存储和处理数据。
- 自动微分（Autograd）：PyTorch提供了自动微分功能，它可以自动计算张量上的导数。这使得在深度学习中进行反向传播和优化变得非常方便。
- 神经网络模块（Neural Network Module）：PyTorch提供了一个神经网络模块，用于构建神经网络模型。通过继承
torch.nn.Module类，可以定义自定义的神经网络层。 - 损失函数（Loss Functions）：PyTorch提供了多种损失函数，用于衡量模型的预测结果与真实标签之间的差异。常见的损失函数包括均方误差（MSE）、交叉熵损失（CrossEntropyLoss）等。
- 优化器（Optimizers）：PyTorch提供了多种优化器，用于更新模型的参数，以使损失函数达到最小值。常见的优化器包括随机梯度下降（SGD）、Adam等。
- 数据加载与处理：PyTorch提供了
torch.utils.data模块，用于加载和处理数据。可以通过自定义Dataset类和DataLoader来加载训练和测试数据。 - GPU加速：PyTorch支持在GPU上进行张量和模型的计算，可以显著提高训练和推理的速度。
- 分布式训练：PyTorch支持分布式训练，可以在多个GPU或多台机器上进行模型的并行训练。
PyTorch的简洁API和强大的功能使其成为深度学习研究和应用的首选框架之一。它还与Python语言紧密集成，易于学习和使用。
香港五网CN2网络云服务器链接：www.tsyvps.com
蓝易云香港五网CN2 GIA/GT精品网络服务器。拒绝绕路，拒绝不稳定。
