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PyTorch是一个开源的Python机器学习库，可以加快从研究原型到生产部署的过程。通过友好的前端，分布式培训以及工具和库的生态系统，实现了快速，灵活的实验和高效的生产。这里有着

PyTorch是一个开源的Python机器学习库，可以加快从研究原型到生产部署的过程。通过友好的前端，分布式培训以及工具和库的生态系统，实现了快速，灵活的实验和高效的生产。这里有着健壮的生态系统，活跃的研究人员和开发人员社区建立了丰富的工具和库生态系统，用于扩展PyTorch并支持从计算机视觉到强化学习的领域的开发。以标准ONNX（开放式神经网络交换）格式导出模型，以直接访问与ONNX兼容的平台，运行时，可视化工具等。

PyTorch由torch(Tensor库)、torch.autograd(基于磁带的自动分化库)、torch.jit(编译栈[TorchScript])、torch.nn(神经网络库)、torch.multiprocessing(Python多处理)和torch.utils(DataLoader和其他实用函数)组成。PyTorch可以作为Numpy的替代品，也可以作为深度学习研究平台，提供最佳的灵活性和速度。

TorchScript

分布式培训

工具和图书馆

云计算合作伙伴

原生ONNX支持

C++前端

机器学习框架

准备生产

使用TorchScript在渴望模式和图形模式之间无缝过渡，并使用TorchServe加快生产速度。

分布式培训

火炬。分布式后端可实现研究和生产中可扩展的分布式培训和性能优化。

健壮的生态系统

丰富的工具和库生态系统扩展了PyTorch并支持计算机视觉，NLP等方面的开发。

云端支援

PyTorch在主要的云平台上得到了很好的支持，提供了无摩擦的开发并且易于扩展。

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