《深度学习与图像识别：原理与实践》—2.1.5　PyTorch

2.1.5　PyTorch

PyTorch是一个Python优先的深度学习框架，能够在强大的GPU加速的基础上实现张量和动态神经网络。

PyTorch是一个Python软件包，其提供了两种高层面的功能，具体如下。

1）使用强大的GPU加速的Tensor计算（类似于Numpy）。

2）构建基于tape的autograd系统的深度神经网络。

如有需要，你也可以复用你喜欢的Python软件包（如Numpy、scipy和Cython）来扩展PyTorch。

相对于Tensorflow，PyTorch的一大优点是，它的图是动态的，而Tensorflow等都是静态图，不利于扩展。同时，PyTorch非常简洁，方便使用。本书将选取PyTorch作为图像识别的主要实现框架。

总结：如果说TensorFlow的设计是“Make It Complicated”，Keras的设计是“Make It Complicated And Hide It”，那么PyTorch的设计真正做到了“Keep it Simple，Stupid”。

项目地址：http://pytorch.org/。

pytorch 深度学习 图像处理

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