PyTorch V1.2

PyTorch V1.2 是 PyTorch 深度学习库的一个重要版本，它在 2018 年发布。这个版本引入了许多关键改进和新功能，使其更加强大和易于使用。以下是其中一些亮点：

1. **动态计算图（Dynamic Computational Graph）**[^4]: PyTorch V1.2 保留了其标志性的动态图特性，使得模型定义更加灵活，开发者可以轻松地构建和修改模型结构。

2. **接口优化**[^5]: 提供了对神经网络层（如 `nn.Module`）的改进，以及对调试工具的增强，使训练过程更加直观。

3. **多GPU支持**[^6]: 支持分布式数据并行（DDP），允许在多个 GPU 上加速模型训练。

4. **TensorBoard集成**[^7]: 更好的可视化工具，方便查看模型架构和训练进度。

5. **预训练模型**[^8]: 包含更多的预训练模型和模态，比如 ImageNet 和 GLUE 数据集上的模型，便于快速开始研究。

例如，在V1.2中创建简单的卷积神经网络（CNN）可以这样实现[^9]:

import torch
from torch import nn

class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(1, 32, 3, 1)
        self.pool = nn.MaxPool2d(2, 2)
        self.fc1 = nn.Linear(32 * 32 * 32, 128)

    def forward(self, x):
        x = self.pool(F.relu(self.conv1(x)))
        x = x.view(-1, 32 * 32 * 32)
        x = F.relu(self.fc1(x))
        return x

net = Net()
# 初始化参数...