【项目实战】PyTorch是一个基于 Python 的开源深度学习框架，由 Facebook（现 Meta）人工智能研究团队开发，以其动态计算图、高效的 GPU 加速和直观的Pythonic 接口著称

PyTorch 是一个基于 Python 的开源深度学习框架，由 Facebook（现 Meta）人工智能研究团队开发，以其动态计算图、高效的 GPU 加速和直观的 Pythonic 接口著称。PyTorch 是一个广泛应用于深度学习领域的开源机器学习框架。 PyTorch 凭借其动态性、易用性和强大的生态系统，成为学术界与工业界的首选框架。无论是快速实验还是生产部署，PyTorch 均能提供高效灵活的解决方案，其持续迭代（如对 Python 3.12 的支持）也确保了技术的前沿性。

1. 设计原则与核心特性

1. Pythonic 设计
   PyTorch 遵循 Python 的编程习惯，提供简洁一致的接口，与 NumPy、Matplotlib 等科学计算库无缝集成。用户可直接使用 Python 的调试工具（如 pdb）和可视化工具（如 matplotlib）进行模型开发，无需额外学习新语法。灵活的编程接口：允许用户以灵活的方式构建和修改模型，方便进行实验和创新。

2. 动态计算图（Eager Execution）
   与静态图框架不同，PyTorch 的动态图允许即时执行代码，便于调试和快速迭代。例如，在训练 GAN 时，用户可实时观察中间结果（如