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　　本课程将算法、模型和基础理论知识有机结合，结合多个不同的CV和NLP实际项目，帮助您掌握PyTorch框架的基础知识和用法，学会使用PyTorch框架解决实际问题。通过本课程，可以顺利快速地进入深度学习领域，初步掌握解决深度学习基础问题的关键技能。

　　PyTorch是一个Python库，具有改变深度学习未来的巨大潜力。我尝试使用PyTorch几个星期，然后我被它的易用性震惊了。在我用过的各种深度学习库中，PyTorch是最灵活最容易掌握的。

　　PyTorch概述

　　PyTorch的创始人说，他们创建了一个指南3354，他们想成为重中之重。这意味着我们可以立即执行计算。这正好符合Python的编程方法。不需要完成所有代码就可以运行，可以轻松运行部分代码并实时检查。把它作为神经网络调试器，对我来说是一件很开心的事情。

　　PyTorch是一个基于Python的库，用来为深度学习提供一个灵活的开发平台。PyTorch的工作流程非常接近Python的科学计算库——numpy。

　　现在你可能会问，我们为什么要用PyTorch来构建深度学习模型？我可以列举三件事来帮助回答这个问题：

　　易于使用的API——像Python一样简单。

　　Python支持——如上所述，PyTorch可以与Python数据科学堆栈顺利集成。和numpy太像了，你甚至注意不到区别。

　　动态计算图——py torch为我们提供了一个框架，而不是具有特定功能的预定义图，因此我们可以构建计算图，甚至在运行时更改它们。在不知道创建一个神经网络需要多少内存的情况下，这是非常有价值的。

　　PyTorch的其他优势包括多gpu支持、自定义数据加载器和简化的预处理器。

　　自2016年1月发布以来，许多研究人员将其作为“首选”库，因为它可以轻松构建新颖甚至极其复杂的图形。尽管如此，PyTorch在一段时间内还没有被大多数数据科学从业者采用，因为它是新的，处于“正在构建”的状态。

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