一.Pytorch是什么？
"color: #ff0000">二.为什么选择 Pytorch？
1.简洁：
"color: #ff0000">三.PyTorch 的架构是怎样的？
"color: #ff0000">四.Pytorch 与 tensorflow 之间的差异在哪里？
"color: #ff0000">五.Pytorch有哪些常用工具包？
- torch ：类似 NumPy 的张量库，强 GPU 支持 ；
- torch.autograd ：基于 tape 的自动区别库，支持 torch 之中的所有可区分张量运行；
- torch.nn ：为最大化灵活性未涉及、与 autograd 深度整合的神经网络库；
- torch.optim：与 torch.nn 一起使用的优化包，包含 SGD、RMSProp、LBFGS、Adam 等标准优化方式；
- torch.multiprocessing： python 多进程并发，进程之间 torch Tensors 的内存共享；
- torch.utils：数据载入器。具有训练器和其他便利功能；
- torch.legacy(.nn/.optim) ：处于向后兼容性考虑，从 Torch 移植来的 legacy 代码；