深度学习框架PyTorch的简介

最新推荐文章于 2025-11-23 17:56:55 发布
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#深度学习 #pytorch #人工智能

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背景

PyTorch 最初由 Meta AI（原 Facebook AI Research，简称 FAIR）团队主导开发，并迅速成长为一个由多家科技巨头和社区共同维护的开源项目。
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PyTorch 的发展历程

好的，这是一个关于 PyTorch 发展历程的详细时间线：
PyTorch 的核心版本 1.0 正式发布是在 2018年10月。但要追溯其根源，故事要更早一些。
下图清晰地展示了 PyTorch 从前身到成为主流框架的关键发展历程：
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Pytorch框架有哪些核心内容？

好的，PyTorch 是一个基于 Python 的科学计算库，它主要提供了两个核心功能：1）强大的 GPU 加速张量计算；2）构建在反向自动求导系统上的深度神经网络。

其核心内容可以概括为以下几个部分：

1. 张量 (Tensor) - 核心数据结构

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2. 自动求导 (Autograd) - 核心引擎

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3. 神经网络模块 (torch.nn) - 核心构建块

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4. 数据加载与处理 (torch.utils.data)

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5. 模型部署与生产 (TorchScript, TorchServe, etc.)

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总结：一个典型的 PyTorch 训练流程
结合以上核心内容，一个典型的训练循环如下：
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深度学习框架Pytorch介绍和示例
weixin_70208651的博客
11-14 1735
PyTorch 是一个流行的深度学习框架，由Facebook 的 AI 研究实验室开发。以其灵活性、易用性和强大的社区支持而闻名。 是基于 Python 的科学计算库，专门用于深度学习应用。PyTorch 适用于各种深度学习任务。其动态计算图和自动求导功能使其在研究和开发中非常受欢迎。 拥有丰富的生态系统，包括但不限于Transformers用于自然语言处理任务的模型库；Detectron2用于计算机视觉任务的模型库。Ignite用于训练循环的高级库。Lightning用于简化训练流程的库。
深度学习框架pytorch入门与实践pdf书与代码.zip
02-04
《深度学习框架PyTorch入门与实践》是一本旨在引导初学者和有一定基础的开发者深入理解并掌握PyTorch这一强大深度学习库的书籍。PyTorch是Facebook AI Research（FAIR）团队开发的一个开源机器学习框架，以其易用性...
深度学习框架pytorch入门与实践
weixin_55066886的博客
04-26 835
在pytorch中，tensor是一个多维数组，类似于numpy中的ndarray。tensor支持自动微分，这对于训练神经网络非常有用。深度学习框架pytorch是由Facebook开发的一种开源机器学习库，它可以用于构建和训练神经网络模型。本文将介绍pytorch的入门知识和实践技巧。以上是pytorch的入门知识和实践技巧。希望对你理解和使用pytorch有所帮助！首先，你需要在你的机器上安装pytorch。在pytorch中，可以通过继承。在pytorch中，可以使用。模块来定义优化器，并使用。
一文搞懂深度学习框架PyTorch
2501_91695155的博客
05-08 1480
深度学习是这一轮大语言模型引领的AI浪潮的基础理论，通过多层神经网络模拟人脑的学习机制，处理复杂数据（如图像、文本、语音）。 
PyTorch深度学习——框架简介
just do it
04-02 2903
在静态图的计算中，构建前向的计算操作的同时也会构建一个反向传播的梯度计算，这样前向的计算图构建完毕伴随着反向计算图的构建完毕，有了损失函数之后，就可以从损失函数所在的张量的边开始逐渐沿着反向计算图获取对应的梯度与静态图的构建相比，动态图在构建前向计算图的时候则是给每个输出张量绑定一个反向传播的梯度计算函数，当计算图达到最终的损失函数的张量的时候，直接调用该张量对应的反向传播函数，并不大根据前向计算图进行递归的反向传播函数的调用，最后到达输入张量，即可求得每个权重张量对应的梯度张量。
pytorch深度学习框架基本介绍
2301_77539454的博客
07-22 5372
PyTorch是一个开源的机器学习库，广泛用于计算机视觉和自然语言处理等应用。它由Facebook的人工智能研究团队开发，并且得到了许多研究机构和企业的支持。PyTorch的核心是一个强大的张量计算包，类似于NumPy，但是它能够利用GPU进行加速计算。PyTorch的设计哲学是简洁和直观，它提供了动态计算图（Dynamic Computation Graph），也称为自动微分系统，这使得构建和修改复杂的神经网络变得更加容易。易用性：PyTorch的API设计简洁，易于上手。灵活性。
深度学习框架PyTorch：入门与实践电子书
自然语言处理
10-08 717
深度学习框架PyTorch：入门与实践电子书 作者：陈云 出版社:电子工业出版社 品牌:博文视点 出版时间:2018-01-01 ISBN：9787121330773 商品编码：12261129 包装：平装 字数：353000 页数：300 版次：1 开本：16开 用纸：胶版纸 ...
深度学习框架PyTorch
lihuayong的专栏
02-08 2126
实际工作中，数据量非常大，两者没什么区别！使用PyTorch的自动求导实现梯度下降法。深度学习框架是一个 NumPy++ ，：是一个通用科学计算库，需要注意的是，参与计算的。
《深度学习框架PyTorch入门与实践》——Tensor基本操作(2)
m0_58197804的博客
03-18 1561
Tensor基本操作(2)
深度学习Pytorch框架搭建
weixin_46277925的博客
10-18 1539
深度学习Pytorch框架搭建
【深度学习基础 2】 PyTorch 框架
yewanyuan的博客
03-26 3524
PyTorch 是由 Facebook 开发的开源深度学习框架，以动态计算图（Dynamic Computational Graph）著称，允许在运行时即时定义和修改模型结构，便于调试和研究。它支持 GPU 加速，并拥有丰富的生态系统，适用于自然语言处理、计算机视觉等众多领域。
深度学习框架PyTorch：入门与实践_高清1
08-04
《深度学习框架PyTorch：入门与实践》是一本针对PyTorch这一深度学习框架的教程，旨在帮助读者快速掌握PyTorch的基础知识并实践应用。PyTorch因其简洁的设计、直观的接口、高效的执行速度和高度的灵活性，自2017年...
深度学习框架pytorch入门与实践源代码.rar
11-21
PyTorch是Facebook开源的一个强大而灵活的深度学习框架，以其动态计算图模式和易于使用的特性受到了广大开发者和研究者的青睐。本篇将深入探讨PyTorch的核心概念、关键功能以及在实际项目中的应用。 一、PyTorch...
Python深度学习基于Pytorch深度学习PDF
03-13
本PDF文档旨在深入探讨基于PyTorch框架的深度学习应用，内容可能包括从基础的神经网络搭建，到高级的模型训练技巧和优化策略，再到前沿的深度学习理论和技术的探索。对于有志于在深度学习领域深入研究和实践的专业...
美联储“鹰派信号脉冲“下黄金价格下跌60美元——基于LSTM-GARCH模型的波动率聚类与跨市场风险传导机制
11-20 1100
本文通过机器学习驱动的时序预测模型，结合自然语言处理技术解析美联储会议纪要文本，分析黄金价格在4132美元的动态回撤60美元机制，重点考察货币政策信号、市场情绪指标与宏观经济数据的交互影响。
Week 26: 深度学习补遗：LSTM 原理与代码复现
最新发布
MCHacker的专栏
11-23 715
本周对 LSTM模型利用PyTorch进行了复现，将其实现与数学形式进行了逐条对应，清晰、重点地理解门控机制与细胞状态与其在时序场景下的应用。在 2017 年 Transformer 架构（Attention 机制）横空出世之前，LSTM 曾是序列建模（NLP、语音、时序）的绝对王者。而在 2025 年的今天，它不再是唯一的 SOTA，但依然是非常棒的轻量级选择。本周阅读了一些时序预测领域的工作，发现LSTM在时序预测领域仍然相当活跃，在本周对LSTM进行了数学原理的复习、代码的简单复现和其应用场景的分析。
【Python TensorFlow】CNN-BiLSTM时序预测 卷积神经网络-双向长短期记忆神经网络组合模型（附代码）
vvoennvv的博客
11-19 492
本文提出了一种结合CNN与BiLSTM的混合神经网络模型（CNN-BiLSTM）用于多特征时序预测。该模型通过一维卷积提取局部时间特征，双向LSTM捕获长期依赖关系，实现了多步预测能力。算法流程包括数据预处理、网络构建（含卷积层、池化层、双向LSTM层）、模型训练（采用Adam优化器和MSE损失函数）及评估。实验采用电力负荷或风电场功率数据，通过滑动窗口构造样本并进行归一化处理，支持多输入多步预测。代码提供详细注释，可直接替换CSV/Excel数据集运行，包含完整的训练测试集划分和评估流程。
深度学习理论与实战：用生活案例理解回归模型
2501_92613722的博客
11-20 935
本文通过生活化案例通俗讲解四种基础机器学习模型：线性回归（预测连续值，如身高体重）、多项式回归（拟合曲线数据，如学习时间与分数）、Logistic回归（二分类问题，如水果分类）以及梯度下降优化算法。文章强调从生活场景理解核心逻辑：画直线拟合数据、添加高次项使直线弯曲、绘制分界线区分类别，并通过代码示例展示模型训练过程。建议读者先运行线性回归代码观察误差变化，再逐步尝试更复杂模型，重点在于建立直观理解而非死记公式。
李沐动手学深度学习笔记（2）---卷积神经网络
2301_80484013的博客
11-23 796
定义： 是 PyTorch 所有神经网络层、模型的基类（base class）。 所有的网络层（Linear、Conv2d、RNN等）以及你自己写的自定义网络，都必须继承它。特点：举例： Block（块，结构单元） 定义： Block 并不是 PyTorch 中的一个正式类名，而是我们在设计网络时人为定义的中间层次结构。 它是由若干 组成的一个子结构。用途：举例（ResNet 残差块）： Sequential（顺序容器） 定义： 是 的一种特殊子类，用来按顺序堆叠层，让代码更简洁。特点：
深度学习框架Pytorch学习速成教程
Pytorch框架作为当今主流的深度学习框架之一，在学术研究和工业应用中都有着广泛的应用。本速成笔记依据b站小土堆的教程，结合实践操作，对Pytorch框架进行了系统性的梳理和记录，旨在帮助读者快速掌握Pytorch的核心...
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