PyTorch是一个开源的深度学习框架，由Facebook人工智能研究院（FAIR）于2016年开发并发布，其主要特点包括自动微分功能和动态计算图的支持，使得模型建立更加灵活。官网网址：https://pytorch.org。以下是关于PyTorch的基本介绍，熟悉的小伙伴可以不用看了，这里只是为了专栏的完整性，重复地写了一些介绍。
1、背景与发展
- PyTorch最早由Adam Paszke、Sam Gross和Soumith Chintala等人于2016年共同开发出初始版本，随后在2017年1月由Facebook的AI研究院（FAIR）正式向世界推出。
- 随着其灵活性和易用性的逐渐显现，PyTorch在研究领域的应用迅速增长，近年来已成为最流行的深度学习框架之一。
2、核心特性
动态计算图：PyTorch使用动态计算图，允许用户在运行时进行动态的图构建和修改，为实验和模型调试提供了更大的灵活性。
自动微分：PyTorch内置了自动微分系统，可以自动计算张量的梯度，使得构建和训练复杂的神经网络模型变得更加简单。
Pythonic接口：PyTorch的API设计更加接近Python编程语言，易于学习和使用，同时也能够充分利用Python生态系统中丰富的工具和库。
3、主要功能
GPU加速张量计算：PyTorch支持GPU加速的张量计算，能够处理大数据并提升运算速度。
支持动态神经网络：PyTorch支持动态神经网络，可逐层对神经网络进行修改，并且神经网络具备自动求导的功能。
4、应用与影响力
- PyTorch已被广泛应用于人工智能领域的科学研究与应用开发，包括Facebook、Salesforce、Stanford和UDACITY等机构都在使用。
- PyTorch在科研领域的市场占有率已达到很高水平，其在AI顶会上的占比也非常显著。
5、如何学习PyTorch
- 有目标的学习
明确的目标始终是我们学习的动力，它像是一张详尽的地图，不仅为我们指明了方向，还在迷茫和困难面前提供了坚持下去的动力。没有目标，行动就如同盲目航行的船只，容易在浩瀚的大海中迷失；而有了清晰的目标，每一步努力都变得更加有意义。
在学习PyTorch的这件事件上，可以这样定义目标：学习完PyTorch我可以自己复习一个目标分类模型。这样就很具体，不含糊。脚踏实地，一步步前行。 - 有范围的学习
通过精选学习资源和规划学习路径，我们可以更加高效地掌握关键知识点，同时保持学习的系统性和连贯性。有范围的学习不仅能帮助我们集中精力，快速达到学习目标，还能确保所学内容的深度和实用性，为后续的深入学习打下坚实的基础。
PyTorch是一个通用的机器学习框架，包含了很多的工具包，我们上手之初，不必要完完整地学习，挑出我们完成计算机视觉相关的API或者包，过一下就可以了。这里我整理了下，主要是学习以下7个方包。
- 多动手
无论学习何种新技能或知识，都应当尽可能地寻找机会进行实践操作，让学习之路更加充实和有效。对于常用的API，多动手去练习，复现几个经典模型。
- 堆栈中的剩余数字（Java JS PythonC/C++）)
