ZIPPyTorch是一个由Facebook人工智能研究院（FAIR）开发的开源机器学习库，专门用于机器学习和深度学习领域 以下是对P 12.95KB

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pytorchPyTorch是一个由Facebook人工智能研究院（FAIR）开发的开源机器学习库，专门用于机器学习和深度学习领域。以下是对PyTorch的详细介绍： 一、基本概述 定义：PyTorch是一个基于Python的深度学习框架，它提供了强大的GPU加速张量计算能力和内置的自动微分系统，使得构建和训练深度神经网络变得更加直观和高效。 语言：PyTorch的前端接口主要基于Python，同时也支持C++（通过LibTorch）。 提出时间：PyTorch的初始版本由Adam Paszke、Sam Gross和Soumith Chintala等人于2016年共同开发，并于2017年1月由Facebook的人工智能研究院（FAIR）正式发布。 二、核心特点 动态计算图：与TensorFlow等静态计算图框架不同，PyTorch的计算图是动态的，可以根据计算需要实时改变，这使得模型构建和调试过程更加灵活。 强大的GPU加速：PyTorch充分利用了GPU的计算能力，通过CUDA和cuDNN等库实现了高效的并行计算，加速了深度神经网络的训练和推理过程。
<link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/css/base.min.css" rel="stylesheet"/><link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/css/fancy.min.css" rel="stylesheet"/><link href="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/89738803/raw.css" rel="stylesheet"/><div id="sidebar" style="display: none"><div id="outline"></div></div><div class="pf w0 h0" data-page-no="1" id="pf1"><div class="pc pc1 w0 h0"><img alt="" class="bi x0 y0 w1 h1" src="/image.php?url=https://csdnimg.cn/release/download_crawler_static/89738803/bg1.jpg"/><div class="t m0 x1 h2 y1 ff1 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">PyTorch<span class="_"> </span><span class="ff2">是一个由<span class="_ _0"> </span></span>Facebook<span class="_"> </span><span class="ff2">人工智能研究院（</span>FAIR<span class="ff2">）开发的开源机器学习库，专门用</span></div><div class="t m0 x1 h2 y2 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">于机器学习和深度学习领域。以下是对<span class="_ _0"> </span><span class="ff1">PyTorch<span class="_"> </span></span>的详细介绍：</div><div class="t m0 x1 h3 y3 ff3 fs1 fc0 sc1 ls0 ws0">一、基本概<span class="_ _1"></span>述</div><div class="t m0 x2 h2 y4 ff4 fs2 fc0 sc0 ls0 ws0">�<span class="_ _2"> </span><span class="ff3 fs0 sc1">定义<span class="ff2 sc0">：<span class="ff5">PyTorch<span class="_ _3"> </span></span>是一个基于<span class="_ _0"> </span><span class="ff5">Python<span class="_ _3"> </span></span>的深度学习框架，它提供了强大的<span class="_ _0"> </span><span class="ff5">GPU<span class="_ _3"> </span></span>加速张量</span></span></div><div class="t m0 x1 h2 y5 ff2 fs0 fc0 sc0 ls0 ws0">计算<span class="_ _1"></span>能力<span class="_ _1"></span>和<span class="_ _1"></span>内置<span class="_ _1"></span>的自<span class="_ _1"></span>动微<span class="_ _1"></span>分<span class="_ _1"></span>系统<span class="_ _1"></span>，使<span class="_ _1"></span>得<span class="_ _1"></span>构建<span class="_ _1"></span>和训<span class="_ _1"></span>练<span class="_ _1"></span>深度<span class="_ _1"></span>神经<span class="_ _1"></span>网络<span 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