python中torch包怎么应用?

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torch 是 Python 中一个用于构建和训练神经网络的科学计算库，支持 GPU 加速的张量计算和深度学习。

使用 torch，轻松构建多种神经网络结构，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和全连接神经网络（FCN），实现计算机视觉和自然语言处理等任务。它还提供数据加载和预处理功能，以及训练和评估模型的 API。

利用统计技术深入分析数据，如卡方检验分析两个变量的相关性，多元线性回归检验变量对其他变量的影响，相关分析查看变量间关系，分类分析比较不同类样本在变量上的差异。

常用函数包括：

1. torch.Tensor：代表数组的 Tensor 类，PyTorch 核心。

2. torch.nn：神经网络模块，用于构建训练神经网络。

3. torch.optim：优化算法库，如 SGD、Adam、RMSProp 等，用于神经网络训练。

4. torch.autograd：自动求导模块，计算梯度。

5. torch.utils.data：数据加载和处理函数集合。

6. torch.nn.functional：神经网络常用激活、损失函数。

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