pytorch是facebook 的 ai 研究團隊發布了乙個基於 python的科學計算包，旨在服務兩類場合：
乙個提供了高度靈活性和效率的深度學習實驗性平台
匯入pytorch的包import torchjupyter notebook
現在，pytorch看起來真的像乙個框架了，而純tensorflow看起來更像是乙個庫，而不是框架：所有的操作都在低層次進行，因此你不得不編寫大量的樣板**（我們需要一次又一次地定義這些偏差和權重等等）。但後者，在使用tensorflow以及選擇適合任務的框架上有著很大的自由度，你可以在這些框架中選擇：tflearn、tf.contrib.learn、sonnet、keras、或者純tf.layers等等。
所以，tensorflow和pytorch都提供了有用的抽象來減少樣板**的數量並加快模型的開發。它們之間主要的區別在於，pytorch可能感覺更「python化」，並且有物件導向的方法，而tensorflow則有多個框架可供選擇。
首先宣告pytorch已經不是用lua寫的，而是以python為第一語言的了，最後，pytorch優點一大堆，入門簡單，上手快，堪比keras。**清晰，設計直觀，符合人類直覺。
**展示：
部署：
對於部署來說，tensorflow贏得太輕鬆了：它有乙個名叫tensorflow serving的框架，用於在乙個指定的grpc伺服器上部署模型。tensorflow還支援分布式訓練，但pytorch目前不支援。
1.2.
3.
Pytorch快速入門一 Tensor
tensor 可以簡單地認為是乙個陣列，且支援高效的科學計算。基礎操作 從儲存角度講，可以分為以下兩類 tensor和numpy的相互轉換。tensor 和numpy共享記憶體，所以互相轉換的速度非常快。這也意味著，如果其中乙個變了，另外乙個也會變。import torch as t a t.one...
PyTorch快速入門
詳細的pytorch教程可以去pytorch官網的學習指南進一步學習，下面主要對pytorch做簡單的介紹，能夠快速入門。首先pytorch是基於python的科學計算類庫，主要有以下兩個方面的應用 作為numpy的替代者，充分利用gpu的計算能力。提供乙個靈活 快速的深度學習平台。tensor 與...
Pytorch快速入門
附錄qi 學習經歷 博主在半年內近乎從零開始了解深度學習,並直接跳過了機器學習的內容,沒有系統的上過與深度學習有關的課程,也是第一次上手pythorch,且以前也很少用python進行程式設計.幾乎都在用matlab與c 因此一開始接觸起來很吃力,甚至走了不少彎路,在這裡將自己通過學習與交流得到的一...