Pytroch简介
Pytorch是Facebook的AI研究团队发布了一个Python工具包，专门针对GPU加速的深度神经网络（DNN）编程.Torch是一个经典的对多维矩阵数据进行操作的张量（tensor）库，在机器学习和其他数学密集型应用有广泛应用。但由于Torch语言采用Lua，导致在国内一直很小众，并逐渐被支持Python的Tensorflow抢走用户。作为经典机器学习库Torch的端口，PyTorch为Python语言使用者提供了舒适的写代码选择。
Pytorch特点及优势
2.1 Pytorch特点
- PyTorch提供了运行在GPU / CPU之上，基础的张量操作库;
- 可以内置的神经网络库;
- 提供模型训练功能;
- 支持共享内存的多进程并发（multiprocessing）库等;
2.2 Pytorch特点
- 处于机器学习第一大语言Python的生态圈之中，使得开发者能使用广大的Python库和软件;如NumPy，SciPy和Cython（为了速度把Python编译成C语言）;
- （最大优势）改进现有的神经网络，提供了更快速的方法 - 不需要从头重新构建整个网络，这是由于PyTorch采用了动态计算图（动态计算图）结构，而不是大多数开源框架（ TensorFlow，Caffe，CNTK，Theano等）采用的静态计算图;
- 提供工具包，如火炬，torch.nn，torch.optim等;
安装Pytorch
Pytorch官网https://pytorch.org/
安装命令如下
conda install pytorch-cpu -c pytorch
测试Pytorch
#启动Ipython
ipython
#导入Pytorch包
import torch