[快速学习]火炬简介①：尝试处理火炬
什么是PyTorch？
PyTorch是Facebook开发的深度学习框架。 与TensorFlow和keras相比，用户数量很少，但它具有“按运行定义”格式，可以灵活地构建网络，并且现在正在迅速增长。最初它是Chainer的分叉，但由于它事先已广泛传播到欧洲和美国的研究人员，因此PFN方面似乎已经停止了Chainer的工作，并与PyTorch进行了合作并加入了该公司的开发。
PyTorch具有以下两个功能。
・相当于可以通过GPU加速的NumPy的“火炬”
・灵活快速的DefineByRun型深度学习平台
如何从此官方页面安装PyTorch：https://pytorch.org/
许多日文文章都涵盖了详细信息等（参考：PyTorch入门！您需要了解的有关PyTorch日益普及的6个基本知识）
火炬的使用方法
在Pytorch中，即使您输入numpy类型的数据，也无法进行计算，并且使用称为torch.tensor的数据类型执行计算。因此，有必要创建和转换具有torch.tensor类型的数据。它几乎像numpy，但是能够在Nvidia的GPU上快速运行。
此外，割炬模块包含多维张量（如高阶矩阵）数据结构，可实现高效的张量计算和类型转换。
在[2]中：
・您可以使用.size（）检查张量大小
-可以通过对列表进行切片来提取矩阵的元素，并且可以使用与numpy数组相同的方式进行处理。
在[3]中： 可以执行基本操作，例如加法/减法余数和微分
在[4]中： 使用.view（）更改数组的形状
在[5]中： 可以与numpy相互转换
在[6]中： 要在GPU上进行计算，请传递.to（设备）