PyTorch是什么？PyTorch有什么用?

要介绍PyTorch之前，不得不说一下Torch。Torch是一个有大量机器学习算法支持的科学计算框架，是一个与Numpy类似的张量(Tensor)操作库，其特点是特别灵活，但因其采用了小众的编程语言是Lua，所以流行度不高，这也就有了PyTorch的出现。所以其实Torch是 PyTorch的前身，它们的底层语言相同，只是使用了不同的上层包装语言。

PyTorch是一个基于Torch的Python开源机器学习库，用于自然语言处理等应用程序。它主要由Facebookd的人工智能小组开发，不仅能够 实现强大的GPU加速，同时还支持动态神经网络，这一点是现在很多主流框架如TensorFlow都不支持的。 PyTorch提供了两个高级功能：

* 具有强大的GPU加速的张量计算(如Numpy)

* 包含自动求导系统的深度神经网络

除了Facebook之外，Twitter、GMU和Salesforce等机构都采用了PyTorch。

TensorFlow和Caffe都是命令式的编程语言，而且是静态的，首先必须构建一个神经网络，然后一次又一次使用相同的结构，如果想要改 变网络的结构，就必须从头开始。但是对于PyTorch，通过反向求导技术，可以让你零延迟地任意改变神经网络的行为，而且其实现速度 快。正是这一灵活性是PyTorch对比TensorFlow的最大优势。

另外，PyTorch的代码对比TensorFlow而言，更加简洁直观，底层代码也更容易看懂，这对于使用它的人来说理解底层肯定是一件令人激 动的事。所以，总结一下PyTorch的优点：

* 支持GPU

* 灵活，支持动态神经网络

* 底层代码易于理解

* 命令式体验

* 自定义扩展

当然，现今任何一个深度学习框架都有其缺点，PyTorch也不例外，对比TensorFlow，其全面性处于劣势，目前PyTorch还不支持快速傅里 叶、沿维翻转张量和检查无穷与非数值张量;针对移动端、嵌入式部署以及高性能服务器端的部署其性能表现有待提升;其次因为这个框 架较新，使得他的社区没有那么强大，在文档方面其C库大多数没有文档。

分享一份pytorch官方教程，里面的内容相当丰富，我认为，值得大家好好学一学。这套PDF包含pytorch介绍、下载安装、60分钟快速入门。可以迅速从小白阶段完成一个分类器模型，计算机视觉常用模型，方便基于自己的数据进行调整，不再需要从头开始写。

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一、教程介绍/大纲部分

二、Anaconda安装教程

三、PyTorch & torchvision安装部分

四、神经网络：现在对于自动梯度(autograd)有一些了解，神经网络是基于自动梯度 (autograd)来定义一些模型。一个 nn.Module 包括层和一个方法 forward(input) 它会返回输出(output)。

五、图像分类器

六、内容太多不一展示，大家直接看原文档就行了

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