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PyTorch是一个深度学习框架，目的是提供一个灵敏的环境，便于编写和锻炼自定义神经网络模型。该框架运用张量数据构造，支持动态图和静态图计算形式，并具有普遍的功用和扩展性。本文将讨论PyTorch的功用和用处，并引见该框架的一些关键特性和优势。
一、PyTorch的功用
PyTorch具有以下功用：
1. 张量操作：PyTorch支持多种张量操作，如加法、减法、乘法、除法、矩阵乘法等。张量是PyTorch的根本数据构造，相似于NumPy中的数组。PyTorch的张量支持自动求导功用，能够便当地计算梯度。
2. 动态计算图：PyTorch运用动态计算图。当我们构建计算图时，我们能够运用Python的控制流构造，如if语句、for循环等。这使得我们能够便当地编写动态模型，比方变长序列模型和递归模型。
3. 静态计算图：此外，PyTorch还支持静态计算图，称为TorchScript。TorchScript是一个中间表示，能够将模型保管为二进制文件或导出为C++代码。这使得我们能够在实践消费环境中运用PyTorch模型。
4. 模型定义：PyTorch提供了多种方式定义模型。我们能够运用Python类来定义模型，运用多个函数来构建模型，或运用PyTorch的逆向自动微分函数来构建模型。
5. 数据加载：PyTorch提供了多种数据加载方式，如内置数据集、自定义数据集、数据转换操作和数据集迭代器等。此外，PyTorch还能够从常见的数据格式（如CSV、JSON和HDF5）中加载数据。
6. 神经网络层：PyTorch提供了多种神经网络层，包括卷积层、池化层、全衔接层、循环神经网络层、门控循环神经网络层、变换器层等。
7. 优化器：PyTorch提供了多种优化器，如随机梯度降落（SGD）、Adam、Adagrad等。这些优化器能够协助我们自动优化模型参数，降低锻炼误差。
8. 散布式锻炼：PyTorch支持散布式锻炼，在多台机器上锻炼深度学习模型。运用散布式锻炼能够大大缩短锻炼时间，进步模型锻炼效率。
