今天要來介紹我們下一個學習框架——PyTorch ！
它是一個由 Facebook 開發的開源深度學習框架，主要在機器學習和深度學習任務，特別是神經網絡的構建與訓練。
這邊以下是 PyTorch 的一些主要特點：

1.動態計算圖：
與 TensorFlow 使用的靜態計算圖不同，PyTorch 採用的是動態計算圖。這表示計算圖在運行時可以根據輸入的數據動態生成，讓開發者更容易調試和修改模型。

2.GPU 加速支持：
PyTorch 支持使用 CUDA 來進行 GPU 加速，大大提高了訓練速度，特別是面對大型的數據集時。

3.自動微分：
PyTorch 內建的自動微分機制（Autograd），允許我們專注於前向傳播計算，接著向傳播和梯度計算會自動完成。

4.豐富的神經網絡模組：
PyTorch 提供許多預定義的神經網絡層，像是卷積層、全連接層等，讓構建神經網絡更加簡單有效率。

5.高靈活性：
動態計算圖的特性使得 PyTorch 非常適合進行研究和快速實驗，開發者能夠迅速探索新想法並進行模型調整。

PyTorch 被廣泛應用於：
計算機視覺：像是圖像分類、物體檢測、圖像生成等。
自然語言處理：像是文本分類、語言模型、機器翻譯等。
強化學習：在需要快速反應和決策的場景中，例如遊戲 AI。

總而言之，PyTorch 以他的簡單直觀且靈活的設計，成為了許多研究者和工程師還有我們在深度學習領域的首選工具！