隨著深度學習的研究熱潮持續高漲，各種開源深度學習框架也層出不窮，包括 TensorFlow、PyTorch、Caffe2、Keras、CNTK、MXNet、Paddle、DeepLearning4、Lasagne、Neon 等等。其中，谷歌推出的 TensorFlow 無疑在關注度和用戶數上都占據絕對優勢，最為流行。但是，今天我將給大家介紹的卻是另外一個發展與流行勢頭強勁的深度學習框架：PyTorch。

為什么選擇 PyTorch

首先，我們來看一張圖：

這張圖來自斯坦福 Stanford CS231n (Spring 2017)，我們可以看到如今幾個主流的深度學習框架。其中，Caffe2 由 Facebook 推出，它的前身是 UC Berkeley 推出的 Caffe。PyTorch 也由 Facebook 推出，它的前身是 NYU 和 Facebook 一起推出的 Torch。TensorFlow 由 Google 推出，它的前身是 U Montreal 推出的 Theano。另外，還有百度推出的 Paddle，Microsoft 推出的 CNTK，Amazon 推出的 MXNet，等等。總的來說，深度學習框架呈現出從學術研究到工業應用的發展趨勢。

下面，主要介紹一下與 TensorFlow 相比，PyTorch 的優勢有哪些。總的來說，PyTorch 更有利于研究人員、愛好者、小規模項目等快速搞出原型。而 TensorFlow 更適合大規模部署，特別是需要跨平臺和嵌入式部署時。

難易程度

PyTorch 實際上是

總結

以上是生活随笔為你收集整理的第04课：深度学习框架 PyTorch的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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