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如何最简单、通俗地理解Pytorch?神经网络中的“梯度”是怎么自动求出来的?PyTorch的动态计算图是如何实现即时执行的?

PyTorch是一门科学——现代深度学习工程中的一把锋利利器。它的简洁、优雅、强大,正在让越来越多的AI研究者、开发者深度应用。

1. PyTorch到底是什么?为什么它重要?

PyTorch是一个开源的深度学习框架,由Facebook AI Research(FAIR)于2016年发布,它的名字由两个部分组成:“Py”代表Python,“Torch”源于另一个早期机器学习库。PyTorch就是一个构建和训练神经网络的Python工具箱。

但为什么它会火?原因有四:

  • 动态计算图:和TensorFlow早期的静态图不同,PyTorch采用“所见即所得”的动态图,这让调试、实验、可视化变得轻松自然;

  • 张量计算优雅简洁:张量(tensor)是深度学习的“代数语言”,PyTorch的Tensor操作贴近Numpy,更像我们平常写的Python代码;

  • 自动微分机制:训练神经网络最关

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