第五篇：Python 高级-深度学习框架的原理与定制

第五篇：Python 高级-深度学习框架的原理与定制

深度学习在当今的众多领域都取得了显著成就，而PyTorch和TensorFlow作为两个主流的深度学习框架，深入理解它们的核心原理以及掌握自定义框架组件的能力，对于开发者来说至关重要。

一、PyTorch与TensorFlow的核心原理

（一）自动求导的底层实现机制对比

1. PyTorch的自动求导机制
   • PyTorch采用的是动态计算图，其自动求导基于torch.autograd包。在PyTorch中，每个张量（Tensor）都有一个requires_grad属性，当该属性设置为True时，张量会追踪其所有的操作历史。
   • 例如，当执行一个简单的加法操作：

import torch

x = torch.