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1. PyTorch是什么？ PyTorch是一个基于Python的科学计较库，它撑持动态图和静态图的混折式编程。它次要用于深度进修规模的钻研和使用。 2. 张质（Tensor） PyTorch中的张质是一种多维数组，类似于NumPy中的数组。张质是PyTorch中最重要的数据构造之一，也是深度进修中数据的根柢单位。 3. 主动微分（Autograd） PyTorch的主动微分机制可以主动地计较张质的梯度，从而真现反向流传算法。主动微分是PyTorch的焦点罪能之一，也是PyTorch取其余深度进修框架的区别之一。 4. 模型构建 PyTorch供给了一种简略而活络的方式来构建深度进修模型。可以运用Python编写模型，而后通过PyTorch供给的API将其转换为张质和运算符，从而构建深度进修模型。 5. 模型训练 PyTorch供给了几多种差异的办法来训练深度进修模型，蕴含传统的随机梯度下降（SGD）和Adam劣化器等。正在训练历程中，可以运用PyTorch供给的各类丧失函数来计较模型的丧失值。 6. 模型保存和加载 正在训练完成后，可以将模型保存为文件，以便正在以后的使用步调中加载和运用。PyTorch供给了几多种差异的模型保存和加载办法，蕴含保存和加载模型的权重和参数。 7. 分布式训练 PyTorch还撑持分布式训练，可以正在多台计较机上同时训练深度进修模型。分布式训练可以加速模型的训练速度，并且可以办理更大的数据集。 8. PyTorch生态系统 PyTorch生态系统蕴含很多差异的库和工具，如Torchxision、TorchTeVt、TorchAudio等，那些库和工具能够协助钻研人员和开发人员更轻松地构建和陈列深度进修模型。