pytorch是乙個基於torch的python開源機器學習庫，用於自然語言處理等應用程式。它主要由facebookd的人工智慧小組開發，不僅能夠 實現強大的gpu加速，同時還支援動態神經網路。
pytorch是乙個動態的框架，而tensorflow是靜態框架（2.x版本也為動態框架優先）。靜態框架就是指我們首先構建乙個計算圖，構建完成之後這個圖就不再變化，通過給變數賦值來進行計算，這樣勢必導致我們需要修改邏輯的時候相對比較複雜，而動態圖修改計算邏輯相對比較簡單。簡單舉例如下，例如假設我們需要實現如下計算圖：
tf**：
import numpy as np
import tensorflow as tf
np.random.seed(0)
raw,col=3,4
x=tf.placeholder(tf.float32)
y=tf.placeholder(tf.float32)
z=tf.placeholder(tf.float32)
a=x*y
b=a+z
c=tf.reduce_sum(b)
grad_x,grad_y,grad_z=tf.gradients(c,[x,y,z])
with tf.session()as sess:
values=
out=sess.run([c,grad_x,grad_y,grad_z],
feed_dict=values)
c_val,grad_x_val,grad_y_val,grad_z_val=out
print(c_val,grad_x_val,grad_y_val,grad_z_val)
import torch
from torch.autograd import variable
raw,col=3,4
x=variable(torch.randn(raw,col),requires_grad=true)
y=variable(torch.randn(raw,col),requires_grad=true)
z=variable(torch.randn(raw,col),requires_grad=true)
a=x*y
b=a+z
c=torch.sum(b)
c.backward()
print(x.grad.data)
print(y.grad.data)
print(z.grad.data)
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