14、数据科学利器：PyTorch与数据可视化

数据科学利器：PyTorch与数据可视化

1. PyTorch在数据分析中的应用优势

在数据科学、数据分析、人工智能和深度学习领域，TensorFlow是广为人知的库。然而，PyTorch作为深度学习框架，在研究工作中展现出解决新问题的能力，成为TensorFlow在数据处理方面的强大竞争对手，尤其在研究社区中备受青睐。以下是使用PyTorch的几个重要原因：

1.1 动态计算图

研究人员青睐PyTorch的动态计算图，它避免了TensorFlow等框架中的静态图。这使得研究人员和开发者能够在最后时刻改变网络行为，而且与TensorFlow相比，这种图更易于学习和理解。

1.2 不同的后端支持

PyTorch根据不同的任务使用不同的后端。GPU、CPU和其他功能特性都有各自的后端，而非单一后端处理所有任务。例如，GPU使用THC，CPU使用TH。这种分离式后端便于在各种受限系统中部署该库。

1.3 命令式风格

PyTorch采用命令式风格，易于使用且直观。执行代码时，能按预期立即执行，并可实时跟踪。这有助于程序员监控神经网络模型的运行情况，其优秀的架构和高效的方法也提高了在程序员社区中的使用率。

1.4 易于扩展

PyTorch与C++代码集成良好，在深度学习框架中与C++共享部分后端。程序员不仅可以在CPU和GPU上使用Python，还能使用C或C++扩展API，适用于新的实验性场景，为研究提供更多便利。

1.5 基于Python的库

PyTorch是原生Python包，其功能以Python类的形式构