Pytorch 是 Torch7 團(tuán)隊開發(fā)的，從它的名字就可以看出，其與 Torch 的不同之處在于 PyTorch 使用了 python 作為開發(fā)語言。

主要從事網(wǎng)頁設(shè)計、PC網(wǎng)站建設(shè)（電腦版網(wǎng)站建設(shè)）、wap網(wǎng)站建設(shè)（手機(jī)版網(wǎng)站建設(shè)）、成都響應(yīng)式網(wǎng)站建設(shè)、程序開發(fā)、微網(wǎng)站、微信平臺小程序開發(fā)等，憑借多年來在互聯(lián)網(wǎng)的打拼，我們在互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)站建設(shè)行業(yè)積累了豐富的成都網(wǎng)站設(shè)計、成都網(wǎng)站制作、網(wǎng)絡(luò)營銷經(jīng)驗(yàn)，集策劃、開發(fā)、設(shè)計、營銷、管理等多方位專業(yè)化運(yùn)作于一體，具備承接不同規(guī)模與類型的建設(shè)項目的能力。

所謂“Python first”，同樣說明它是一個以Python 優(yōu)先的深度學(xué)習(xí)框架，不僅能夠?qū)崿F(xiàn)強(qiáng)大的GPU 加速，同時還支持動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，這是現(xiàn)在很多主流框架比如Tensorflow 等都不支持的。

PyTorch 既可以看做加入了GPU 支持的numpy，同時也可以看成一個擁有自動求導(dǎo)功能的強(qiáng)大的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，除了Facebook 之外，它還已經(jīng)被Twitter、CMU 和Salesforce 等機(jī)構(gòu)采用。

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為何要使用PyTorch

面對如此多的深度學(xué)習(xí)框架，我們?yōu)楹我x擇PyTorch 呢？Tensorflow 不是深度學(xué)習(xí)框架默認(rèn)的老大嗎，為什么不直接選擇Tensorflow 而是要選擇PyTorch 呢？下面分4個方面來介紹為何要使用PyTorch。

（1）掌握一個框架并不能一勞永逸，現(xiàn)在深度學(xué)習(xí)并沒有誰擁有絕對的壟斷地位，就算是Google 也沒有，所以只學(xué)習(xí)Tensorflow 并不夠。同時現(xiàn)在的研究者使用各個框架的都有，如果你要去看他們實(shí)現(xiàn)的代碼，至少也需要了解他們使用的框架，所以多學(xué)一個框架，以備不時之需。

（2）Tensorflow 與Caffe 都是命令式的編程語言，而且是靜態(tài)的，首先必須構(gòu)建一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，然后一次又一次使用同樣的結(jié)構(gòu)，如果想要改變網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)，就必須從頭開始。但是對于PyTorch，通過一種反向自動求導(dǎo)的技術(shù)，可以讓你零延遲地任意改變神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的行為，盡管這項技術(shù)不是PyTorch 獨(dú)有，但目前為止它實(shí)現(xiàn)是最快的，能夠?yàn)槟闳魏委偪裣敕ǖ膶?shí)現(xiàn)獲得最高的速度和靈活性，這也是PyTorch 對比Tensorflow 優(yōu)勢。

（3）PyTorch 的設(shè)計思路是線性、直觀且易于使用的，當(dāng)你執(zhí)行一行代碼時，它會忠實(shí)地執(zhí)行，并沒有異步的世界觀，所以當(dāng)你的代碼出現(xiàn)Bug 的時候，可以通過這些信息輕松快捷地找到出錯的代碼，不會讓你在Debug 的時候因?yàn)殄e誤的指向或者異步和不透明的引擎浪費(fèi)太多的時間。

（4）PyTorch 的代碼相對于Tensorflow 而言，更加簡潔直觀，同時對于Tensorflow高度工業(yè)化的很難看懂的底層代碼，PyTorch 的源代碼就要友好得多，更容易看懂。深入API，理解PyTorch 底層肯定是一件令人高興的事。一個底層架構(gòu)能夠看懂的框架，你對其的理解會更深。

最后，我們簡要總結(jié)一下PyTorch 的特點(diǎn)：

·支持GPU；

·動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；

·Python 優(yōu)先；

·命令式體驗(yàn)；

·輕松擴(kuò)展。

擁有著如此多優(yōu)點(diǎn)的.PyTorch 也有著它的缺點(diǎn),因?yàn)檫@款框架比較新，所以使用的人也就比較少，這也就使得它的社區(qū)沒有那么強(qiáng)大，但是PyTorch 提供了一個官方的論壇，大多數(shù)碰到的問題都可以去里面搜索，里面的答案一般都是由作者或者其他PyTorch 使用者提供的，論壇的更新也特別頻繁，同時也可以去Github 上面提Issue，一般很快就會得到開發(fā)者的回應(yīng)，也算是一定程度上解決了社區(qū)的問題。

標(biāo)題名稱：創(chuàng)新互聯(lián)Python教程：torch支持python嗎
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