【PyTorch系列教程一】深度学习框架及Tensor的基本介绍

一、深度学习框架比较

        深度学习的基本介绍在这里就不做过多介绍，感兴趣的童鞋可以在网上搜索，有很多这方面的知识。本博只是介绍一些基本的深度学习开发框架。

        下图为7个深度学习框架的比较，字体比较小，大家可以放大观看。        

        除此之外，还有一些其他的深度学习开发框架，比如百度的PaddlePaddle、微软的CNTK等，这些开发框架，受众比较小，就不在这一一介绍。总而言之主流的深度学习框架的发展如下图所示，其中pyTorch由于其编写简单，易于理解的特点，受到了学术和工业界的广泛关注，甚至斯坦福已公开使用pytorch，因此学习pyTorch对于深度学习的开发有非常大的促进作用。

二、Tensor简介

        tensor是pyTorch的重要组件之一，其特点如下：

1. tensor是类似于numpy一样的矩阵
2. 能够在GPU上运算
3. tensor是个高级类，支持复杂的操作，尤其是作为机器学习变量的自动更新
4. tensor可以向矩阵一样，方便直接索引

        tensor和numpy的相互转换

        tensor的常见操作