PyTorch原理是什么？深入理解热门深度学习框架PyTorch的核心本质

深入解析PyTorch核心原理
最新推荐文章于 2025-09-11 18:36:27 发布
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#深度学习 #pytorch #人工智能

在深度学习领域，PyTorch 是近几年炙手可热的框架之一。它凭借简洁灵活的设计和强大的计算能力，成为科研和工业界的首选工具。

但是，PyTorch 到底是怎么“工作的”？它的核心原理是什么？今天，我们就来拆解 PyTorch 的底层机制，让你对这款框架有个更清晰的认识。

一、PyTorch 的核心是什么？

PyTorch 最核心的组成部分是 张量（Tensor） 和 自动求导（Autograd）。

  • 张量：可以理解为多维数组，是数据存储和计算的基本单位。它支持 GPU 加速，让大规模数据计算更高效。

  • 自动求导：通过动态图机制，PyTorch 能自动计算神经网络参数的梯度，极大简化了模型训练过程。

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