Pytorch入门
pytorch or tensorflow
PyTorch更有利于研究人员、爱好者、小规模项目等快速搞出原型。而TensorFlow更适合大规模部署，特别是需要跨平台和嵌入式部署时。
如果你熟悉Numpy、Python以及常见的深度学习概念（卷积层、循环层、SGD等），会非常容易上手PyTorch。
TensorFlow有一些额外的概念需要学习，例如会话、图、变量作用域（variable scoping）、占位符等。
对于小规模的服务器端部署（例如一个Flask web server），两个框架都很简单。
对于移动端和嵌入式部署，TensorFlow更好。不只是比PyTorch好，比大多数深度学习框架都要要。使用TensorFlow，部署在Android或iOS平台时只需要很小的工作量，至少不必用Java或者C++重写模型的推断部分。
2022年了，PyTorch和TensorFlow选哪个？_Datawhale的博客-CSDN博客
pytorch
PyTorch 中文手册（pytorch handbook） - Pytorch中文手册
PyTorch documentation — PyTorch 1.11.0 documentation
PyTorch is a Python package that provides two high-level features:
Tensor computation (like NumPy) with strong GPU acceleration
Deep neural networks built on a tape-based autograd system
详细了解PyCharm支持的4种Python Interpreter和配置方法_WaitFoF的博客-CSDN博客_pycharm pythoninterpreter
cuda
保姆级的CUDA的下载安装使用，详细的环境变量配置，不仅仅让你能够安装，还会教你弄懂为什么要这样安装 - 知乎 (zhihu.com)
处理器CPU因为需要处理的事情多，并不能满足我们对图像处理和计算速度的要求，显卡GPU就是来帮助CPU来解决这个问题的，GPU特别擅长处理图像数据，而CUDA（Compute Unified Device Architecture），是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。
CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。它包含了CUDA指令集架构（ISA）以及GPU内部的并行计算引擎，安装cuda之后，可以加快GPU的运算和处理速度。
什么是显卡？
显卡（Video card，Graphics card）全称显示接口卡，又称显示适配器，是计算机最基本配置、最重要的配件之一。显卡作为电脑主机里的一个重要组成部分，是电脑进行数模信号转换的设备，承担输出显示图形的任务。显卡接在电脑主板上，它将电脑的数字信号转换成模拟信号让显示器显示出来，同时显卡还是有图像处理能力，可协助CPU工作，提高整体的运行速度。对于从事专业图形设计的人来说显卡非常重要。民用和军用显卡图形芯片供应商主要包括AMD(超微半导体)和Nvidia(英伟达)2家。现在的top500计算机，都包含显卡计算核心。在科学计算中，显卡被称为显示加速卡。
什么是显存？
也被叫做帧缓存，它的作用是用来存储显卡芯片处理过或者即将提取的渲染数据。如同计算机的内存一样，显存是用来存储要处理的图形信息的部件。
