pytorch 可以训练哪些模型

PyTorch可以训练各种类型的模型，包括但不限于：

1. 深度神经网络，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）等；

2. 生成对抗网络（GAN）、变分自编码器（VAE）等生成模型；

3. 强化学习模型，如深度Q网络（DQN）、策略梯度（PG）等；

4. 序列到序列模型，如机器翻译模型、语音识别模型等；

5. 图像分类、目标检测和语义分割等计算机视觉模型；

6. 推荐系统、自然语言处理和推荐系统等应用模型。

PyTorch具有易于使用、灵活和可扩展性强等优点，因此被广泛应用于各种领域的机器学习和深度学习任务。