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PyTorch 简介.
资料介绍
PyTorch 简介
PyTorch 是 Meta（原 Facebook）开发并维护的开源深度学习框架，基于 Torch 库构建，因简洁的 Python 风格接口、动态计算图设计，已经成为当前人工智能领域最受欢迎的科研与工程框架之一。
核心特性
1. 动态计算图
和传统静态计算图框架（如早期 TensorFlow）不同，PyTorch 采用动态图机制：计算图在运行时逐次构建，每一次前向传播都会重新生成计算图。这种设计让调试更直观，支持复杂的控制流（如条件分支、循环），非常适合研究场景下快速迭代模型结构。
2. 原生 Python 支持
PyTorch 完全融入 Python 生态，可以直接使用 Python 的控制语法、调试工具（如 PyCharm、pdb），不需要额外的模型编译、部署预处理步骤，学习门槛远低于早期深度学习框架。
3. 自动微分
PyTorch 提供基于反向传播的自动微分系统torch.autograd，只要通过张量定义前向计算，框架就会自动生成梯度，开发者不需要手动推导和实现反向梯度计算，大幅降低了模型开发的工作量。
4. 多设备支持
原生支持 CPU、GPU 加速，也支持TPU、分布式多卡训练，只需要简单调用.to(device)方法就可以完成张量和模型的设备迁移，不需要修改大量代码。
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