深度学习框架拾遗：【Pytorch（一）】——Pytorch的核心概念

Pytorch是一个基于Python的机器学习库。它广泛应用于计算机视觉，自然语言处理等深度学习领域。是目前和TensorFlow分庭抗礼的深度学习框架，在学术圈颇受欢迎。
它主要提供了以下两种核心功能：
1.支持GPU加速的张量计算。
2.方便优化模型的自动微分机制。

Pytorch的主要优点：

• 简洁易懂：Pytorch的API设计的相当简洁一致。基本上就是tensor, autograd, nn三级封装。学习起来非常容易。有一个这样的段子，说TensorFlow的设计哲学是 Make it complicated, Keras 的设计哲学是 Make it complicated and hide it, 而Pytorch的设计哲学是 Keep it simple and stupid.
• 便于调试：Pytorch采用动态图，可以像普通Python代码一样进行调试。不同于TensorFlow, Pytorch的报错说明通常很容易看懂。有一个这样的段子，说你永远不可能从TensorFlow的报错说明中找到它出错的原因。
• 强大高效：Pytorch提供了非常丰富的模型组件，可以快速实现想法。并且运行速度很快。目前大部分深度学习相关的Paper都是用Pytorch实现的。有些研究人员表示，从使用TensorFlow转换为使用Pytorch之后，他们的睡眠好多了，头发比以前浓密了，皮肤也比以前光滑了。

俗话说，万丈高楼平地起，Pytorch这座大厦也有它的地基。Pytorch底层最核心的概念是张量，动态计算图以及自动微分。