简介
PyTorch是由Facebook人工智能研究院（FAIR）开源的深度学习框架，基于Torch库开发，专为Python语言设计。作为当前最流行的机器学习工具之一，PyTorch以动态计算图为核心特性，支持高效的GPU加速张量运算和自动微分机制，广泛应用于计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域。其直观的编程风格和强大的生态系统，使其成为学术界和工业界首选的深度学习开发平台。
特点
1. 动态计算图
与传统的静态图框架不同，PyTorch支持动态定义计算图，开发者可以直接通过Python控制流实时调整模型结构，极大提升代码的可读性和调试效率。
2. GPU加速与跨平台支持
PyTorch支持CPU、GPU和TPU等多种硬件加速，且能在Windows、Linux和macOS系统上无缝运行。通过CUDA技术，可充分发挥NVIDIA显卡的计算性能。
3. 自动微分与灵活调试
内置的torch.autograd模块实现了自动微分功能，简化了反向传播的实现过程。结合Python原生调试工具（如pdb），可快速定位模型训练中的问题。
4. 生产级部署能力
借助TorchScript技术，可将Python代码转换为高性能的C++或移动端可执行代码，并通过TorchServe实现企业级模型部署。
如何使用
安装步骤
1. 安装Anaconda环境管理工具；
2. 创建独立Python环境：conda create -n pytorch_env python=3.12；
3. 激活环境并安装PyTorch（以CUDA 12.6为例）：pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu126
快速示例：MNIST手写识别
import torch
from torch import nn
model = nn.Sequential(
nn.Linear(784, 128),
nn.ReLU(),
nn.Linear(128, 10)
)
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
loss_fn = nn.CrossEntropyLoss()
价格
PyTorch是完全免费的开源框架，遵循BSD协议，允许商业用途。企业级扩展组件（如TorchServe）同样免费，但部分云平台部署服务可能产生计算资源费用。
实用技巧
1. 混合精度训练
使用torch.cuda.amp模块开启自动混合精度，可减少显存占用并提升训练速度。
2. 模型轻量化
通过torch.jit.trace生成TorchScript模型，再使用量化技术（如torch.quantization）压缩模型体积。
3. 数据加载优化
利用DataLoader的num_workers参数并行加载数据，避免训练过程中的I/O瓶颈。
常见问题
Q：PyTorch与TensorFlow如何选择？
A：研究场景推荐PyTorch，其动态图更利于快速实验；生产环境若需成熟部署工具链，可考虑TensorFlow。
Q：训练时出现CUDA内存不足错误？
A：尝试减小批次大小（batch_size），或使用梯度累积技术（accumulation_steps）。
Q：如何将模型部署到移动端？
A：通过PyTorch Mobile导出优化后的模型，在Android/iOS应用中集成LibTorch库即可调用。
