解答：2017 年初，facebook 在機器學習和科學計算工具 torch 的基礎上，針對 python 語言發布了乙個全新的機器學習工具包 pytorch。pytorch 有許多優勢，如採用 python 語言、動態圖機制、網路構建靈活以及擁有強大的社群等。由於其靈活、動態的程式設計環境和使用者友好的介面，pytorch 是快速實驗的理想選擇。
常見深度學習框架簡介，告訴你為什麼選擇pytorch
pytorch 的特點：
支援gpu；
動態神經網路；
python 優先；
命令式體驗；
輕鬆擴充套件。
使用tensorflow能找到很多別人的**，使用pytorch能輕鬆實現自己的想法。如果僅僅安裝 pytorch，可以使用命令：
pip3 install torchstep 1. clone the repository
git clone && cd siammask
export siammask=$pwd
conda create -n siammask python=3.6
source activate siammask
pip install -r requirements.txt
bash make.sh
cython==0.29.4
colorama==0.3.9
numpy==1.15.4
requests==2.21.0
fire==0.1.3
torch==0.4.1
matplotlib==2.2.3
numba==0.39.0
scipy==1.1.0
h5py==2.8.0
pandas==0.23.4
tqdm==4.29.1
tensorboardx==1.6
opencv_python==3.4.3.18
torch==0.4.1
torchvision==0.2.1
pytorch安裝(使用pip3裝到conda環境下）介紹了如何安裝特定python版本的pytorch
使用conda 管理環境
請參考pytorch官網,按如下方式選擇你自己的安裝方案,執行顯示的安裝命令.
下面這個部落格介紹了不同的安裝方法：
linux筆記：ubuntu16.04中anaconda下安裝pytorch(基於conda或pip)
pytorch的設計遵循tensor→variable(autograd)→nn.module 三個由低到高的抽象層次，分別代表高維陣列（張量）、自動求導（變數）和神經網路（層/模組），而且這三個抽象之間聯絡緊密，可以同時進行修改和操作。
1.載入資料。
2.定義網路。
3.定義損失函式和優化方法。
4.訓練網路
5.測試網路
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