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PyTorch是一个开源机器学习库，基于Torch，用于自然语言处理等应用程序.
PyTorch是一个基于Python的科学计算包，它主要有两个用途：
- 类似于Numpy但是能利用GPU加速
- 一个非常灵活和快速用于深度学习的研究平台。
1. 两大重要函数
dir()函数能让我们知道工具箱以及工具箱中的分隔区有什么东西。我们要学习一个库中的函数，首先我们要打开这个库，才能找到要了解的函数，怎么打开呢，就是用dir()函数。\
help()函数能让我们知道每个工具是如何使用的，工具的使用方法。当我们终于定位到某一个函数时，就可以使用help()函数来查看一下官方文档了。
注意：加入一个函数叫wang() ，那么使用help查看的时候，一定是help(wang)。即，记得把wang()的()去掉
2. pytorch中加载数据
在深度学习中，数据量通常是都非常多，非常大的，如此大量的数据，不可能一次性的在模型中进行向前的计算和反向传播，经常我们会对整个数据进行随机的打乱顺序，把数据处理成一个个的batch，同时还会对数据进行预处理。
