一.Pytorch是什么?
"color: #ff0000">二.为什么选择 Pytorch?
 1.简洁:
"color: #ff0000">三.PyTorch 的架构是怎样的?
"color: #ff0000">四.Pytorch 与 tensorflow 之间的差异在哪里?
"color: #ff0000">五.Pytorch有哪些常用工具包?
  - torch :类似 NumPy 的张量库,强 GPU 支持 ;   
 
  - torch.autograd :基于 tape 的自动区别库,支持 torch 之中的所有可区分张量运行;   
 
  - torch.nn :为最大化灵活性未涉及、与 autograd 深度整合的神经网络库;   
 
  - torch.optim:与 torch.nn 一起使用的优化包,包含 SGD、RMSProp、LBFGS、Adam 等标准优化方式;
 
  - torch.multiprocessing: python 多进程并发,进程之间 torch Tensors 的内存共享;   
 
  - torch.utils:数据载入器。具有训练器和其他便利功能;   
 
  - torch.legacy(.nn/.optim) :处于向后兼容性考虑,从 Torch 移植来的 legacy 代码;