PyTorch是一个基于Python的科学计算库，专门用于深度学习的研究和开发，由Facebook开发和维护。它提供了灵活的高效的GPU加速张量计算和动态构建计算图的能力，使得用户可以更加方便地设计、构建和训练深度神经网络模型。

为什么选择PyTorch？

PyTorch的核心是张量（Tensor），它类似于Numpy的数组，但可以在GPU上加速计算。PyTorch还提供了丰富的模块和函数，用于构建各种深度神经网络模型，包括卷积神经网络、循环神经网络、生成式对抗网络等。

PyTorch的另一个特点是动态计算图。与静态计算图不同，动态计算图可以根据用户输入的数据动态构建计算图，使得用户可以更加方便地进行模型设计和调试。此外，PyTorch还支持自动微分，可以自动计算模型的梯度，从而加快模型优化的速度。

PyTorch还提供了一个名为torchvision的库，支持常见的图像和视频数据集，包括ImageNet、CIFAR-10和COCO等。同时，它还提供了许多预训练模型，如VGG、ResNet、Inception等。

PyTorch如何访问？

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