描述PyTorch框架的架构.
PyTorch是一个由Facebook的AI研究实验室 (FAIR) 开发的开源机器学习库,提供了一个灵活且用户友好的平台,用于构建和训练深度神经网络模型.它的架构由几个组件组成,它们共同促进了深度学习模型的开发,培训和部署: 1) 紧缩计算:PyTorch架构的核心是紧缩,是一个用于表示图像,音频或文本等数据的n维数组. PyTorch提供了一个强大的紧缩库,允许在CPU和GPU上高效执行诸如数据,减法,乘法和分数等紧缩操作. 2) Autograd: PyTorch架构的另一个组成部分是其"自动扩展"模块,它负责计算数据梯度,包含计算算法的重要组成部分. 4) 开源机器学习模块包括一个强大的培训模块,包括用于支持高效的数据处理,模块化,模块化和高效的数据处理,包括用于建立和运行大型数据模型,扩展数据,模块化和数据. 它还提供了许多功能,包括用于在网络上进行高效的数据处理,模块化和数据处理.