PyTorch下载-PyTorch v1.8.1

　　PyTorch是一个功能强大、简单易用的端到端机器学习框架，可帮助用户快速搭建分布式培训以及工具和库的生态系统，具有强大的GPU加速和基于磁带的自动记录系统构建的深度神经网络，支持Tensor高速计算，和NumPy基本一样，通过这款升级网络计算系统可以实现快速灵活的实验和高效开发；PyTorch绿色安全、免费开源，基于磁带的自动分化库、编译栈、神经网络库等组成，可作为深度学习研究平台，提供最为专业灵活的开发环境，轻松实现系统分布式管理和培训，可以说是一款非常不错的神经网络计算系统。

软件功能

　　准备生产

　　借助TorchScript，PyTorch在急切模式下提供了易用性和灵活性，同时无缝过渡到图形模式以实现C ++运行时环境中的速度，优化和功能。

　　TORCHSERVE

　　TorchServe是易于使用的工具，可用于大规模部署PyTorch模型。它与云和环境无关，并支持多种功能，例如多模型服务，日志记录，指标以及用于应用程序集成的RESTful端点的创建。

　　分布式培训

　　通过利用对Python和C ++可以访问的集体操作和对等通信的异步执行的本机支持，来优化研究和生产中的性能。

　　移动（实验性）

　　PyTorch支持从Python到在iOS和Android上部署的端到端工作流。它扩展了PyTorch API，以涵盖将ML集成到移动应用程序中所需的常见预处理和集成任务。

　　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。

软件特色

　　本机ONNX支持

　　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。

　　C ++前端

　　C++前端是PyTorch的纯C ++接口，它遵循已建立的Python前端的设计和体系结构。它旨在实现高性能，低延迟和裸机C ++应用程序的研究。

　　云端支援

　　PyTorch在主要的云平台上得到了很好的支持，可通过预构建的图像进行无摩擦的开发并轻松扩展，在GPU上进行大规模培训，可以在生产规模的环境中运行模型，等等。

官方教程

　　快速开始

　　本部分贯穿API，以完成机器学习中的常见任务。请参考各节中的链接以更深入地学习。

　　处理数据

　　PyTorch有两个处理数据的原语： torch.utils.data.DataLoader和torch.utils.data.Dataset。 Dataset存储样本及其相应的标签，并DataLoader在周围包裹一个可迭代的对象Dataset。

　　PyTorch提供了特定领域的库，例如TorchText， TorchVision和TorchAudio，所有这些库都包含数据集。在本教程中，我们将使用TorchVision数据集。

　　该torchvision.datasets模块包含Dataset许多现实世界的视觉数据的对象，例如CIFAR，COCO（在此完整列表）。在本教程中，我们使用FashionMNIST数据集。每个TorchVision都Dataset包含两个参数：transform和 target_transform分别修改样本和标签。