pytorch

PyTorch是由Facebook开发并开源的深度学习框架，广泛应用于计算机视觉、自然语言处理、推荐系统等领域。PyTorch以其灵活的动态图（Dynamic Computational Graph）、简洁的API、强大的自动微分（Autograd）能力、丰富的内置模型与优化算法而著称。张量（Tensor）是PyTorch的基础数据结构，类似于NumPy的多维数组。张量可以在CPU或GPU上进行高效运算，是构建神经网络的基本单元。自动微分（Automatic Differentiation）是深度学习框架的核心能力，PyTorch通过autograd引擎自动计算梯度，实现反向传播。PyTorch提供了torch.nn模块，用于构建和训练神经网络。神经网络由多个层组成，每个层负责将输入张量通过参数化变换转换为输出张量。在卷积神经网络中，边缘填充（Padding）是一种重要的技术，用于控制卷积层输出特征图的尺寸，并防止边缘信息过快丢失。PyTorch提供了多种边缘填充方法，适用于不同的应用场景。