PyTorch API

PyTorch是一个基于Python的科学计算库，它有丰富的API可以支持张量运算、深度学习模型的构建和训练等。下面是一些常用的PyTorch API：

- torch.Tensor：PyTorch中的张量，具有类似于NumPy数组的功能，支持GPU加速和自动求导等功能。
- torch.nn：PyTorch中的神经网络模块，包括各种层、激活函数、损失函数等，可以用来构建深度学习模型。
- torch.optim：PyTorch中的优化器模块，包括各种优化算法，如SGD、Adam等，可以用来优化模型的参数。
- torch.utils.data：PyTorch中的数据处理工具，包括数据集、数据加载器等，可以方便地处理和加载数据。
- torch.autograd：PyTorch中的自动求导模块，可以自动计算张量的梯度，支持动态图和静态图两种模式。
- torch.utils.tensorboard：PyTorch中的可视化工具，可以用来可视化模型的训练过程和结果。