PyTorch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
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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。
PyTorch 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
1. 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。
2. 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。
3. 内置自动微分：PyTorch 的 Autograd 自动微分引擎可以自动计算张量的梯度，并在反
向传播过程中更新计算图中张量的值，大大简化了深度学习模型的优化过程。
4. 丰富的生态系统：PyTorch 拥有一个丰富的生态系统，包括各种库和工具，支持计算
机视觉、自然语言处理等多个领域的发展。
三、版本更新
PyTorch 持续进行版本更新，以引入新的功能和优化。例如，PyTorch 2.4 版本增加了
对 Python 3.12 的支持，以及 FSDP2、custom ops API 等新特性。同时，PyTorch 也
提供了 Stable（稳定版）和 Preview（预览版）两种版本供用户选择，以满足不同用
户的需求。
四、安装与配置
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