在当今的人工智能领域，深度学习框架扮演着至关重要的角色。PyTorch，作为一个用Python编写的深度学习框架，因其易用性和高效性而广受欢迎。PyTorch不仅支持命令式和Pythonic编程风格，而且能够轻松地进行模型的调试，同时保持了对硬件加速器如GPU和TPU的支持。这种灵活性和效率的结合，使得PyTorch成为了研究和工业界的首选框架之一。
PyTorch的流行也得益于其丰富的生态系统，包括torch-vision、Timm等用于计算机视觉的库，以及torchtext和hugging face用于文本处理，torchaudio用于语音处理。这些库的集成，进一步增强了PyTorch在深度学习领域的应用能力。
本文将深入探讨PyTorch框架及其张量在机器学习和深度学习中的重要性。张量是PyTorch中的基本构建块，类似于NumPy数组，它主要用于将图像、音频等数据转换为计算机可以处理的数学形式。张量的一个重要特性是能够追踪所有在其上执行的操作，这有助于计算优化的输出，通过张量的Autograd功能实现。
在监督式机器学习问题中，数据通常以行和列的形式排列，并伴有一些目标值。为了处理机器学习算法，数据必须以数学形式输入。表格自然类似于二维矩阵，其中每一行（实例）或列（特征）可以作为一维向量处理，因为机器学习算法只能理解数字。黑白图像可以被视为包含0和1的二维矩阵，并输入到神经网络中进行图像分类或分割。