12、探索PyTorch：构建和训练深度学习模型-优快云博客

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探索PyTorch：构建和训练深度学习模型

1. 引言

近年来，深度学习领域的快速发展推动了许多框架和库的诞生。PyTorch作为其中一个较为新颖的成员，因其灵活性和强大的功能受到了广泛欢迎。本文将深入探讨PyTorch的核心功能，特别是其定义数学函数和计算梯度的能力，并通过具体的实例展示如何使用PyTorch构建和训练循环神经网络（RNN）。

2. PyTorch概述

PyTorch最初是Torch引擎的Python前端，它不仅支持Lua绑定，更重要的是提供了定义数学函数并计算其梯度的能力。与Theano或TensorFlow等静态图框架不同，PyTorch采用动态图机制，这意味着没有编译步骤，用户可以直接定义数学表达式并立即计算其梯度。这种特性使得PyTorch非常适合研究和实验，尤其是在开发新的深度学习架构时。