6.1 PyTorch简介

深度学习模型的开发往往涉及复杂的数学运算和大量的代码编写，这对开发者来说是一个巨大的挑战。PyTorch 的出现，为深度学习开发带来了福音，它以其简洁易用、功能强大、灵活高效的特点，成为了深度学习领域的主流框架。

简化开发流程，提升开发效率

PyTorch 提供了丰富的工具和接口，极大地简化了深度学习模型的开发流程：

首先，PyTorch对数据读取，数据处理，模型训练，模型保存，加载等操作都进行了抽象和封装。

其次，PyTorch 实现了常用的神经网络模块，例如卷积层、池化层、循环神经网络等，开发者可以直接调用这些模块，快速构建复杂的神经网络模型。

另外，PyTorch 支持自动求导功能，开发者无需手动编写复杂的反向传播算法，只需定义前向传播过程，PyTorch 便可自动计算梯度

最后，PyTorch 还提供了丰富的损失函数和优化算法，方便开发者进行模型训练和优化。

利用GPU加速，支持分布式训练

PyTorch 支持 GPU 加速，可以利用 GPU 强大的并行计算能力，大幅提升模型训练速度。对于大规模数据集和复杂模型，GPU 加速可以带来数十倍甚至上百倍的性能提升。此外，PyTorch 还支持分布式训练，可以将模型训练任务分配到多个 GPU 或多个计算节点上，进一步缩短训练时间，满足大规模深度学习模型训练的需求。

主流开发框架，生态繁荣发展

PyTorch 在与其他深度学习框架的竞争中脱颖而出，成为了当今最主流的深度学习开发框架之一。PyTorch 拥有庞大的用户群体和活跃的社区，开发者可以轻松找到丰富的学习资源和技术支持。此外，PyTorch 的生态系统也在不断发展壮大，涌现出众多优秀的工具和库，为开发者提供了更加便捷的开发体验。

在学习PyTorch之前，我们首先需要安装和配置开发环境。请根据你的电脑上是否有英伟达的显卡来选择下一节。

如果你的机器上没有英伟达的显卡，也完全不影响你对本课程的学习，不要以此为理由打退堂鼓。请接下来阅读CPU环境下的PyTorch安装。

如果你的机器上有英伟达的显卡，请接下来阅读GPU环境下的PyTorch安装。