torch支持python吗

一、torch支持python吗

1、PyTorch是 Torch7团队开发的，从它的名字就可以看出，其与 Torch的不同之处在于 PyTorch使用了 Python作为开发语言。

2、所谓“Python first”，同样说明它是一个以Python优先的深度学习框架，不仅能够实现强大的GPU加速，同时还支持动态神经网络，这是现在很多主流框架比如Tensorflow等都不支持的。

3、PyTorch既可以看做加入了GPU支持的numpy，同时也可以看成一个拥有自动求导功能的强大的深度神经网络，除了Facebook之外，它还已经被Twitter、CMU和Salesforce等机构采用。

4、面对如此多的深度学习框架，我们为何要选择PyTorch呢？Tensorflow不是深度学习框架默认的老大吗，为什么不直接选择Tensorflow而是要选择PyTorch呢？下面分4个方面来介绍为何要使用PyTorch。

5、（1）掌握一个框架并不能一劳永逸，现在深度学习并没有谁拥有绝对的垄断地位，就算是Google也没有，所以只学习Tensorflow并不够。同时现在的研究者使用各个框架的都有，如果你要去看他们实现的代码，至少也需要了解他们使用的框架，所以多学一个框架，以备不时之需。

6、（2）Tensorflow与Caffe都是命令式的编程语言，而且是静态的，首先必须构建一个神经网络，然后一次又一次使用同样的结构，如果想要改变网络的结构，就必须从头开始。但是对于PyTorch，通过一种反向自动求导的技术，可以让你零延迟地任意改变神经网络的行为，尽管这项技术不是PyTorch独有，但目前为止它实现是最快的，能够为你任何疯狂想法的实现获得最高的速度和最佳的灵活性，这也是PyTorch对比Tensorflow最大的优势。

7、（3）PyTorch的设计思路是线性、直观且易于使用的，当你执行一行代码时，它会忠实地执行，并没有异步的世界观，所以当你的代码出现Bug的时候，可以通过这些信息轻松快捷地找到出错的代码，不会让你在Debug的时候因为错误的指向或者异步和不透明的引擎浪费太多的时间。

8、（4）PyTorch的代码相对于Tensorflow而言，更加简洁直观，同时对于Tensorflow高度工业化的很难看懂的底层代码，PyTorch的源代码就要友好得多，更容易看懂。深入API，理解PyTorch底层肯定是一件令人高兴的事。一个底层架构能够看懂的框架，你对其的理解会更深。

9、最后，我们简要总结一下PyTorch的特点：

10、拥有着如此多优点的.PyTorch也有着它的缺点,因为这款框架比较新，所以使用的人也就比较少，这也就使得它的社区没有那么强大，但是PyTorch提供了一个官方的论坛，大多数碰到的问题都可以去里面搜索，里面的答案一般都是由作者或者其他PyTorch使用者提供的，论坛的更新也特别频繁，同时也可以去Github上面提Issue，一般很快就会得到开发者的回应，也算是一定程度上解决了社区的问题。

二、python中torch包怎么应用

torch是 Python中一个用于构建和训练神经网络的科学计算库，支持 GPU加速的张量计算和深度学习。

使用 torch，轻松构建多种神经网络结构，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和全连接神经网络（FCN），实现计算机视觉和自然语言处理等任务。它还提供数据加载和预处理功能，以及训练和评估模型的 API。

利用统计技术深入分析数据，如卡方检验分析两个变量的相关性，多元线性回归检验变量对其他变量的影响，相关分析查看变量间关系，分类分析比较不同类样本在变量上的差异。

1. torch.Tensor：代表多维数组的 Tensor类，PyTorch核心。

2. torch.nn：神经网络模块，用于构建训练神经网络。

3. torch.optim：优化算法库，如 SGD、Adam、RMSProp等，用于神经网络训练。

4. torch.autograd：自动求导模块，计算梯度。

5. torch.utils.data：数据加载和处理函数集合。

6. torch.nn.functional：神经网络常用激活、损失函数。

三、在Python中,查看torch、cuda和cudnn的版本

在Python环境中，确认torch、cuda和cudnn的具体版本是编程中的一项重要任务。首先，我们通过以下步骤来逐一查看这些库的版本信息：

1.打开Python的交互式环境，确保你正在使用的conda虚拟环境已经激活。在终端或命令行中，输入以下命令来查看torch的版本：

这将显示你当前环境中torch库的版本号。

2.接下来，查看cuda版本。在终端中，运行:

这个命令将显示你的NVIDIA GPU驱动程序和CUDA Toolkit的版本信息。找到"Driver Version"和"CUDA Version"部分，即可得到cuda的版本号。

3.对于cudnn版本，它通常与cuda版本紧密相关。如果你使用的是PyTorch，cudnn的版本会自动匹配cuda版本。不过，如果你需要确认，可以安装pytorch-cuDNN库并查看其版本。在虚拟环境中，执行:

$ conda install pytorch-cuDNN-c pytorch

print(torch.backends.cudnn.version())

通过以上步骤，你就能在Python的conda虚拟环境中清晰地了解torch、cuda和cudnn的具体版本，从而为你的开发工作提供准确的信息支持。