您是否正在尝试使用机器学习设计模型？
如果是，那么在这种情况下，PyTorch将是正确的选择。本文将帮助您了解深度学习的基础知识和PyTorch的概念。在开始时，我们将解释PyTorch是什么以及将PyTorch用于您的项目的优势。本文将通过一个示例对PyTorch和NumPy进行快速比较。
PyTorch简介
PyTorch于年由Facebook推出，是一个开源的机器学习框架。PyTorch属于Torch库，开发该框架的主要目的是促进神经网络的高速实现。
使PyTorch成为神经网络的创建和开发更好的框架的原因是它使用了动态计算图。与其他具有静态图的深度学习框架不同，动态框架是动态创建的，这意味着该图是在每个步骤和每次迭代后计算的。
但这并不是导致PyTorch广泛使用的唯一原因。在这里，我们列出了PyTorch提供的其他优势。
利用Python
众所周知，Python是近十年来最热门的编程语言之一。从机器学习到人工智能，一切都使用Python进行编码。就此而言，PyTorch本质上是Pythonic。Python开发人员可以轻松理解和使用PyTorch框架。与其他深度学习框架相比，这使其成为一种流行的框架。
简单易学
即使您不精通Python语言，学习PyTorch还是很容易的，不必担心。语法比较简单，并且整个框架很直观。
快速调试
与Python集成后，PyTorch提供了扩展Python调试工具使用的灵活性。实际上，Python提供的所有调试工具都可以用于调试PyTorch中的程序。
社区支持
除上述所有功能外，PyTorch还得到了庞大的开发人员和程序员社区的支持。此外，它还具有组织良好且结构化的文档，从而使使用该框架创建ML模型更加容易。
比较方式
除了PyTorch之外，NumPy是另一个经常使用的框架，可帮助创建网络。要了解它们的区别，让我们从创建网络开始，首先从NumPy开始，然后从PyTorch开始。
NumPy
Numpy提供了使用n维数组对象的规定。而且，它具有一系列功能，可以在该功能上使用和实现这些功能以对其进行操作。
从技术上讲，NumPy是一种用于通用目的（例如科学计算）的机器学习框架。实际上，该框架并不了解深度学习的概念或计算图。
在这里，在给定的示例中，我们将使用NumPy调整具有随机数据的两层网络。手动实现方法是使用NumPy操作通过前向和后向传递来完成的。
Java代码PyTorch
听起来不错，但不是最好的。NumPy，尽管是一个有用的框架，但它不利于利用GPU来处理图形计算或加速数值计算。
在创建现代深度神经网络时，可以将计算速度提高50倍甚至更多。现在要实现此目标，NumPy不合适。这就是PyTorch发挥作用的地方。
Tensor或PyTorchTensor是PyTorch的基本概念之一。尽管它看起来与NumPy数组相同，但是就从它利用GPU进行数值计算的意义上来说，它有所不同。
为了定义，PyTorch张量是n维数组，以及可用于在Tensor上执行特定操作的函数数组。在后端，这些张量能够跟踪梯度和计算图。除上述内容外，PyTorch张量还可以用作处理科学计算的工具。
如上所述，PyTorch张量可以使用GPU并在GPU上运行，您所需要做的就是将其转换为其他数据类型。
为了帮助您更好地理解，我们现在有一个示例，其中我们使用PyTorch张量来调整任意随机数据中的两层网络。请注意，该示例与我们为NumPy编写的示例相同。再一次，我们需要手动实现网络上的后向和前向传递。
Java代码如上所述，在上述示例中，我们必须手动实现后退和前进。由于我们是在两层网络中进行的，因此手动过程不会造成问题。然而，当网络规模增加时，这将是乏味的。值得庆幸的是，PyTorch有一个单独的程序包，即autograd，它有助于流程的自动化。
这全都与PyTorch及其用法有关。实现上面的代码开始使用它，肯定会帮助您进行深度学习项目。