Pytorch介绍与linux、windows环境下安装
在2017年1月18日，facebook下的Torch7团队宣布PyTorch开源后就引来了剧烈的反响。PyTorch 是 Torch 在 Python 上的衍生版本。Torch 是一个使用 Lua 语言的神经网络库, Torch 很好用, 但是 Lua 流行度不够, 所以facebook开发团队将 Lua 的 Torch 移植到了更流行的语言 Python 上，推出了PyTorch 。
PyTorch是一个Python优先的深度学习框架，是一个和tensorflow，Caffe，MXnet一样，非常底层的框架。先说下PyTorch相比于Tensorflow的三大优势：
1.1 Python优先支持
PyTorch主推的特性之一，就是支持Python（官方的提法：puts Python first）。因为直接构建自 Python C API，PyTorch从细粒度上直接支持python的访问。相比于原生Python实现，引入的新概念很少，这不仅降低了 Python 用户理解的门槛，也能保证代码基本跟原生的 Python 实现一致。事实上，开发者可以直接用原生 Python 代码扩展 PyTorch 的 operation。
而Tensorflow总有一种用 Python 调用 C++ 写的第三方动态链接库的感觉；写模型需要更多代码，无法贯彻 Python的简约风格；而且写新的 operation 必须用 C++ 开发。
1.2 动态图的良好支持
Tensorflow运行必须提前建好静态计算图，然后通过feed和run重复执行建好的图。但是Pytorch却不需要这么麻烦：
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