第04课：深度学习框架 PyTorch

随着深度学习的研究热潮持续高涨，各种开源深度学习框架也层出不穷，包括 TensorFlow、PyTorch、Caffe2、Keras、CNTK、MXNet、Paddle、DeepLearning4、Lasagne、Neon 等等。其中，谷歌推出的 TensorFlow 无疑在关注度和用户数上都占据绝对优势，最为流行。但是，今天我将给大家介绍的却是另外一个发展与流行势头强劲的深度学习框架：PyTorch。

为什么选择 PyTorch

首先，我们来看一张图：

这张图来自斯坦福 Stanford CS231n (Spring 2017)，我们可以看到如今几个主流的深度学习框架。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，还有百度推出的 Paddle，Microsoft 推出的 CNTK，Amazon 推出的 MXNet，等等。总的来说，深度学习框架呈现出从学术研究到工业应用的发展趋势。

下面，主要介绍一下与 TensorFlow 相比，PyTorch 的优势有哪些。总的来说，PyTorch 更有利于研究人员、爱好者、小规模项目等快速搞出原型。而 TensorFlow 更适合大规模部署，特别是需要跨平台和嵌入式部署时。

难易程度

PyTorch 实际上是

最后

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