Pytorch 入门介绍

1. Pytorch 简介

1.1 Pytorch 的历史

PyTorch 是一个由 Facebook 的人工智能研究团队开发的开源深度学习框架。在2016年发布后，PyTorch 很快就因其易用性、灵活性和强大的功能而在科研社区中广受欢迎。

1.2 Pytorch 的优点

1. 动态计算图

PyTorch 最突出的优点之一就是它使用了动态计算图（Dynamic Computation Graphs，DCGs），与 TensorFlow 和其他框架使用的静态计算图不同。动态计算图允许你在运行时更改图的行为。这使得 PyTorch 非常灵活，在处理不确定性或复杂性时具有优势，因此非常适合研究和原型设计。

2. 易用性

PyTorch 被设计成易于理解和使用。其API设计的直观性使得学习和使用 PyTorch 成为一件非常愉快的事情。此外，由于 PyTorch 与 Python 的深度集成，它在 Python 程序员中非常流行。

3. 易于调试

由于 PyTorch 的动态性和 Python 性质，调试 PyTorch 程序变得相当直接。你可以使用 Python 的标准调试工具，如 PDB 或 PyCharm，直接查看每个操作的结果和中间变量的状态。

4. 强大的社区支持

PyTorch 的社区非常活跃和支持。官方论坛、GitHub、Stack Overflow 等平台上有大量的 PyTorch用户和开发者，你可以从中找到大量的资源和帮助。

5. 广泛的预训练模型

PyTorch 提供了大量的预训练模型，包括但不限于 ResNet，VGG，Inception，SqueezeNet，EfficientNet 等等。这些预训练模型可以帮助你快速开始新的项目。

6. 高效的GPU利用

PyTorch 可以非常高效地利用 NVIDIA 的 CUDA 库来进行 GPU 计算。同时，它还支持分布式计算，让你可以在多个 GPU 或服务器上训练模型。

综上所述，PyTorch 因其易用性、灵活性、丰富的功能以及强大的社区支持，在深度学习领域中备受欢迎。

2. Pytorch基础 

2.1 Tensor操作

Tensor 是 PyTorch 中最基本的数据结构，你可以将其视为多维数组或者矩阵。PyTorch tensor 和NumPy array 非常相似，但是 tensor 还可以在 GPU 上运算，而 NumPy array 则只能在 CPU 上运算。下面，我们将介绍一些基本的 tensor 操作。

首先，我们需要导入 PyTorch 库：

import torch

然后，我们可以创建一个新的 tensor。以下是一些创建 tensor 的方法：

# 创建一个未初始化的5x3矩阵
x = torch.empty(5, 3)
print(x)

# 创建一个随机初始化的5x3矩阵
x = torch.rand(5, 3)
print(x)

# 创建一个5x3的零矩阵，类型为long
x = torch.zeros(5, 3, dtype=torch.