Pytorch(GPU版本)简介、安装与测试运行

Pytorch简介

PyTorch是一个开源的Python机器学习库，基于Torch，用于自然语言处理等应用程序。PyTorch既可以看作加入了GPU支持的numpy，同时也可以看成一个拥有自动求导功能的强大的深度神经网络。

2017年1月，由Facebook人工智能研究院（FAIR）基于Torch推出了PyTorch。它是一个基于Python的可续计算包，提供两个高级功能：1、具有强大的GPU加速的张量计算（如NumPy）。2、包含自动求导系统的深度神经网络。

Pytorch的优点可以概括为动态计算图、易用性、易于调试、丰富社区支持、大量预训练模型、高效GPU利用等，在深度学习领域备受欢迎。

典型使用场景包括计算机视觉、自然语言处理、生成对抗网络、强化学习、时序数据分析等。

目前运行环境已已兼容Windows(CUDA,CPU)、MacOS(CPU)、Linux(CUDA,ROCm,CPU)

pytorch工具包：

torch ：类似 NumPy 的张量库，支持GPU；
torch.autograd ：基于 type 的自动区别库，支持 torch 之中的所有可区分张量运行；
torch.nn ：为最大化灵活性而设计，与 autograd 深度整合的神经网络库；
torch.optim：与 torch.nn 一起使用的优化包，包含 SGD、RMSProp、LBFGS、Adam 等标准优化方式；
torch.multiprocessing： python 多进程并发，进程之间 torch Tensors 的内存共享；
torch.utils：数据载入器。具有训练器和其他便利功能；
torch.legacy(.nn/.optim) ：出于向后兼容性考虑，从 Torch 移植
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