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另外網站【深智書摘】同時搞定TensorFlow、PyTorch - 方格子也說明：TensorFlow、PyTorch 是目前佔有率最高的深度學習框架，初學者常會問『應該選擇PyTorch或TensorFlow套件』，依個人看法，PyTorch、TensorFlow好比倚天 ...
國立政治大學 資訊科學系 紀明德所指導 李宣毅的 無人機基於深度強化學習於虛擬環境之視覺化分析 （2021），提出pytorch是什麼關鍵因素是什麼，來自於深度強化學習、無人機競賽、虛擬環境、視覺化分析。
而第二篇論文樹德科技大學 資訊管理系碩士班 胡舉軍所指導 曾品嘉的 AI 深度學習影像辨識之應用 （2021），提出因為有 AI、人工智慧、影像辨識、Python、YOLOv5的重點而找出了 pytorch是什麼的解答。
最後網站PyTorch 深度学习基础入门則補充：PyTorch 基础语法. PyTorch 是Facebook 主导开发的，基于Python 的科学计算包，其主要有以下两个特点：. 比NumPy 更灵活，可以使用GPU 的强大计算能力。
神經網路與PyTorch實戰
為了解決pytorch是什麼 的問題，作者肖智清 這樣論述：
全書分為三個部分：1.一部分感性介紹神經網路的基礎知識，並給出一個利用PyTorch搭建神經網路解決實際問題的例子，使讀者對神經網路和PyTorch有初步的了解；2.第二部分介紹基於Python和PyTorch的科學計算和神經網路搭建，涵蓋了幾乎所有Python基礎知識和PyTorch基礎功能，並通過例子使讀者完全掌握相關技術；3.第三部分介紹生成對抗網路和遞歸神經網路，使讀者了解更多神經網路的常用用法。 肖智清，深度學習一線研發人員，現就職於世界排名第一的投資銀行，清華大學博士。擅長概率統計、隨機過程、時間序列和機器學習。近5年發表SCI/EI論文十餘篇，是多個頂
級期刊和會議審稿人。在國內外多項程式設計和資料科學競賽獲得冠軍。 前言 第1章 初識神經網路1 1.1 例說神經網路1 1.1.1 從圍棋和AlphaGo說起1 1.1.2 人的神經系統3 1.1.3 人工神經元3 1.1.4 人工神經網路5 1.1.5 神經網路的設計和權重的學習7 1.2 神經網路與人工智慧等概念的關係7 1.2.1 人工智慧和資料採擷7 1.2.2 機器學習和模式識別9 1.2.3 人工神經網路和深度學習11 1.2.4 各概念之間的聯繫11 1.3 本章小結12 第2章 初識PyTorch13 2.1 人工神經網路庫PyTorch13 2.1.1 P
yTorch是什麼13 2.1.2 編寫PyTorch程式14 2.2 例說PyTorch14 2.2.1 迷你AlphaGo介紹15 2.2.2 迷你AlphaGo的完整實現16 2.3 PyTorch學習路線19 2.4 本章小結20 第3章 使用PyTorch進行科學計算21 3.1 初識張量21 3.1.1 張量的數學定義21 3.1.2 PyTorch裡的張量22 3.2 構造torch.Tensor類實例24 3.2.1 構造含有特定資料的張量24 3.2.2 構造特定大小的張量25 3.2.3 構造等比數列和等差數列張量26 3.2.4 構造隨機張量26 3.3 組織張量的元素2
8 3.3.1 重排張量元素28 3.3.2 選取部分張量元素29 3.3.3 張量的擴展和拼接31 3.4 張量的科學計算32 3.4.1 有理運算和廣播語義32 3.4.2 逐元素運算33 3.4.3 張量點積和Einstein求和35 3.4.4 統計函數38 3.4.5 比較和邏輯運算39 3.5 例子：用蒙特卡洛演算法計算圓周率40 3.5.1 隨機計算與蒙特卡洛演算法40 3.5.2 蒙特卡洛演算法求解圓周率的實現41 3.6 本章小結42 第4章 求解優化問題43 4.1 梯度及其計算43 4.1.1 梯度的定義43 4.1.2 梯度的性質和計算45 4.1.3 使用PyTorc
h計算梯度數值45 4.2 優化演算法與torch.optim包46 4.2.1 梯度下降演算法46 4.2.2 梯度下降演算法的缺陷和解決方案48 4.2.3 各種優化演算法50 4.3 例子：Himmelblau函數的優化55 4.3.1 Himmelblau函數及視覺化55 4.3.2 求解Himmelblau的最小值57 4.3.3 求解Himmelblau的局部極大值59 4.4 本章小結59 第5章 線性回歸60 5.1 一元線性回歸60 5.1.1 最小二乘法60 5.1.2 正規方程法62 5.2 多元線性回歸63 5.3 其他損失情況下的線性回歸63 5.3.1 MSE損失、
損失和平滑損失64 5.3.2 torch.nn子包與損失類65 5.3.3 使用優化器求解線性回歸66 5.3.4 數據的歸一化68 5.4 例子：世界人口的線性回歸70 5.4.1 從維琪百科頁面獲取世界人口資料70 5.4.2 對世界人口做最小二乘法線性回歸71 5.4.3 用優化演算法實現最小二乘回歸72 5.5 本章小結74 第6章 線性判決與邏輯回歸75 6.1 線性判決與互熵損失75 6.1.1 判定問題與準確率75 6.1.2 線性判決76 6.1.3 極大似然和互熵損失77 6.2 邏輯回歸78 6.2.1 expit()函數和logit()函數78 6.2.2 用優化器實現
邏輯回歸80 6.2.3 Newton-Raphson方法81 6.3 多項邏輯回歸82 6.4 例子：數位圖像的識別84 6.4.1 使用torchvision讀取MNIST資料集84 6.4.2 利用多項邏輯回歸識別MNIST資料86 6.5 例子：股票成交量預測88 6.5.1 股票資料的讀取和視覺化88 6.5.2 成交量變化方向預測89 6.6 本章小結91 第7章 全連接神經網路92 7.1 前饋神經網路92 7.1.1 前饋神經網路的定義92 7.1.2 使用torch.nn.Sequential類搭建前饋神經網路93 7.1.3 權重的確定與反向傳播94 7.2 全連接層和全連
接神經網路95 7.3 非線性啟動96 7.3.1 逐元素啟動97 7.3.2 非逐元素啟動101 7.4 網路結構的選擇102 7.4.1 欠擬合和過擬合102 7.4.2 訓練集、驗證集和測試集103 7.5 例子：基於全連接網路的非線性回歸105 7.5.1 資料的生成和資料集分割105 7.5.2 確定網路結構並訓練網路106 7.5.3 測試性能108 7.6 本章小結109 第8章 卷積神經網路110 8.1 卷積層110 8.1.1 序列的互相關和卷積110 8.1.2 一維張量的互相關114 8.1.3 一維張量的轉置卷積117 8.1.4 高維張量的互相關和轉置卷積121 8
.1.5 torch.nn包裡的卷積層121 8.2 池化層、視覺層和補全層123 8.2.1 張量的池化124 8.2.2 張量的反池化125 8.2.3 torch.nn包裡的池化層126 8.2.4 張量的上採樣128 8.2.5 torch.nn包裡的視覺層130 8.2.6 張量的補全運算131 8.2.7 torch.nn包裡的補全層131 8.3 例子：MNIST圖片分類的改進132 8.3.1 搭建卷積神經網路133 8.3.2 卷積神經網路的訓練和測試135 8.4 本章小結137 第9章 迴圈神經網路138 9.1 神經網路的迴圈結構138 9.1.1 單向單層迴圈結構13
8 9.1.2 多層迴圈結構139 9.1.3 雙向迴圈結構140 9.2 迴圈神經網路中的迴圈單元141 9.2.1 基本迴圈神經元141 9.2.2 長短期記憶單元141 9.2.3 門控迴圈單元144 9.3 迴圈神經網路的實現145 9.3.1 torch.nn子包中的迴圈單元類145 9.3.2 torch.nn子包中的迴圈神經網路類146 9.4 例子：人均GDP的預測147 9.4.1 使用pandas-datareader讀取世界銀行資料庫147 9.4.2 搭建LSTM預測模型148 9.4.3 網路的訓練和使用149 9.5 本章小結151 第10章 生成對抗網路152 1
0.1 生成對抗
無人機基於深度強化學習於虛擬環境之視覺化分析
為了解決pytorch是什麼 的問題，作者李宣毅 這樣論述：
近年來非常流行全自動無人機競賽，2019 年微軟團隊 Airsim 於NeurlIPS 的會議上舉辦一個基於虛擬環境的無人機過框比賽，其主要目標希望能夠超越人類玩家的表現，而在得名的參賽者中並沒有針對這項競賽設計一套利用深度強化學習的方法，因此本研究針對此虛擬競賽使用深度強化學習的方法訓練成功過框完賽的模型，並結合現實中無人機時常運用的 ROS 系統作為指令傳遞的通訊架構縮小虛擬與現實的差異。眾所周知深度強化學習這項方法就如同黑盒子，使用者不知道模型究竟學習到什麼，因此本研究設計一套視覺化介面，提供使用者分析模型表現，並設計一套圖表分析各項動作選擇的機率，看出模型在當下狀態所做的思考是否與普
遍認知上相同，最後利用神經網路視覺化的技巧看出模型表現不佳的問題並將其改良，其中發現某些情況下模型表現與人類的行為相似，使得對深度強化學習的信任以及現實應用的可能性大幅增加。
AI 深度學習影像辨識之應用
為了解決pytorch是什麼 的問題，作者曾品嘉 這樣論述：
隨著資訊科技的發展，近年來人工智慧 AI（Artificial Intelligence）技術已漸漸融入生活當中，各大科技公司也積極投入此領域的研發。人工智慧中發展最快的領域是機器學習，近幾年又因為技術與演算法的進步，再度發展出「深度學習」這個領域，深度學習是利用多層次的人工神經網路來進行數據學習，透過類神經網路，只要將資料輸入類神經網路，深度學習便能自行抽出特徵以進行分析辨識。本篇論文主要實驗深度學習技術在影像辨識上的應用，深度學習模型使用 YOLOv5，以辨識人與人之間的社交距離為例，社交距離定為一公尺，若距離小於一公尺，則將兩個人物的中心點顏色從綠色更改為紅色顯示，並在兩點之間以紅色線
段連結以標示哪些人之間的距離過近，並在人物上方呈現兩點之間的距離。