PyTorch 教程|极客教程

PyTorch 教程，PyTorch是Torch7团队开发的，与Torch的不同之处在于PyTorch使用了Python作为开发语言，不仅能够实现强大的GPU加速，同时还支持动态神经网络，这是现在很多主流框架比如Tensorflow等都不支持的。

PyTorch既可以看做加入了GPU支持的numpy，同时也可以看成一个拥有自动求导功能的强大的深度神经网络，除了Facebook之外，它还已经被Twitter, CMU和Salesforce等机构采用。如下图所示：
PyTorch 教程

为什么要使用pytorch

面对如此多的深度学习框架，我们为何要选择PyTorch 呢？Tensorflow 不是深度学习框架默认的老大吗，为什么不直接选择Tensorflow 而是要选择PyTorch 呢？下面分4个方面来介绍为何要使用PyTorch。

(1) 掌握一个框架并不能一劳永逸，现在深度学习并没有谁拥有绝对的垄断地位，就算是Google 也没有，所以只学习Tensorflow 并不够。同时现在的研究者使用各个框架的都有，如果你要去看他们实现的代码，至少也需要了解他们使用的框架，所以多学一个框架，以备不时之需。

(2) Tensorflow 与Caffe 都是命令式的编程语言，而且是静态的，首先必须构建一个神经网络，然后一次又一次使用同样的结构，如果想要改变网络的结构，就必须从头开始。但是对于PyTorch，通过一种反向自动求导的技术，可以让你零延迟地任意改变神经网络的行为，尽管这项技术不是PyTorch 独有，但目前为止它实现是最快的，能够为你任何疯狂想法的实现获得最高的速度和最佳的灵活性，这也是PyTorch 对比Tensorflow 最大的优势。

(3) PyTorch 的设计思路是线性、直观且易于使用的，当你执行一行代码时，它会忠实地执行，并没有异步的世界观，所以当你的代码出现Bug 的时候，可以通过这些信息轻松快捷地找到出错的代码，不会让你在Debug 的时候因为错误的指向或者异步和不透明的引擎浪费太多的时间。

(4) PyTorch 的代码相对于Tensorflow 而言，更加简洁直观，同时对于Tensorflow高度工业化的很难看懂的底层代码，PyTorch 的源代码就要友好得多，更容易看懂。深入API，理解PyTorch 底层肯定是一件令人高兴的事。一个底层架构能够看懂的框架，你对其的理解会更深。

最后，我们简要总结一下PyTorch 的特点：

支持GPU；
动态神经网络；
Python 优先；
命令式体验；
轻松扩展；

拥有着如此多优点的 PyTorch 也有着它的缺点，首先PyTorch 于2017 年3 月开源发布，目前还是beta 测试版，没有发布正式版本，所以可能有一些小的Bug；其次因为这款框架比较新，所以使用的人也就比较少，这也就使得它的社区没有那么强大，但是PyTorch 提供了一个官方的论坛，大多数碰到的问题都可以去里面搜索，里面的答案一般都是由作者或者其他PyTorch 使用者提供的，论坛的更新也特别频繁，同时也可以去Github 上面提Issue，一般很快就会得到开发者的回应，也算是一定程度上解决了社区的问题。