1、Pytorch介绍
PyTorch 是由 Facebook AI Research (FAIR) 团队开发并维护的一款开源深度学习框架，于 2016 年首次发布。它因其直观的设计、卓越的灵活性以及强大的动态计算图功能，迅速在学术界和工业界获得了广泛认可，成为当前深度学习研究和开发的主流工具之一。
1.1、核心理念
PyTorch 最显著的特点是其 “Pythonic” 的设计哲学和 动态计算图 (Dynamic Computational Graph) 机制。
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Pythonic 设计： PyTorch 深度融入 Python 生态系统，其 API 设计自然、简洁，非常符合 Python 程序员的思维习惯。你可以像操作普通的 Python 对象（如 NumPy 数组）一样操作张量（Tensor），使用标准的 Python 控制流（如
if,for,while）来构建模型结构。这种无缝集成极大地降低了学习门槛，让开发者能够专注于模型设计和算法本身，而非框架的复杂性。 -
动态计算图 (Define-by-Run)： 这是 PyTorch 区别于早期静态图框架（如 TensorFlow 1.x）的关键。计算图在代码运行时动态构建。每一步张量操作都会实时扩展计算图，并立即执行。这种机制带来了革命性的优势：
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直观的调试： 由于图是动态生成的，你可以像调试普通 Python 程序一样，使用
print语句、IDE 的断点调试器逐行检查张量的值和模型的行为，极大简化了复杂模型和训练过程的调试。 -
无与伦比的灵活性： 动态图允许模型结构在运行时根据数据或条件动态改变（如 RNN 中可变长度序列处理、树状结构网络、条件计算）。这种灵活性对于前沿研究（如元学习、神经架构搜索）和构建复杂模型至关重要。
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更易理解的代码： 模型定义和训练循环的代码流程清晰、线性，更易于阅读和理解。
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1.2、核心组件与功能
PyTorch 提供了一套完整的工具链来支持深度学习工作流：
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强大的张量库：
torch.Tensor是其核心数据结构，支持高效的 CPU 和 GPU 加速计算。它提供了丰富的数学运算（线性代数、随机数生成等），并高度兼容 NumPy（通过.numpy()和torch.from_numpy()轻松转换）。 -
自动微分引擎 (Autograd)：
torch.autograd模块是 PyTorch 的基石。它通过在动态计算图上自动追踪张量操作，实现反向传播时梯度的自动计算。只需在张量上设置.requires_grad=True，框架就会记录所有相关操作，并在调用.backward()时自动计算梯度。这极大地简化了梯度计算，让开发者无需手动推导和实现复杂的反向传播。 -
神经网络模块 (torch
