pytorch和tensorflow是什么关系?

PyTorch和TensorFlow都很好，各有千秋。PyTorch和TensorFlow是目前最主流的两个深度学习框架，绝大多数研究者会选择PyTorch或者TensorFlow进行深度学习的入门学习。

PyTorch本质上是Numpy的替代者，而且支持GPU、带有高级功能，可以用来搭建和训练深度神经 *** 。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。

PyTorch 中与自动微分相关的常用的Tensor属性和函数：TensorFlow 通过 tf.GradientTape API来自动追踪和计算微分，GradientTape，翻译为微分带，Tape有点儿历史上磁带机的味道，即在Tape上记录下所有的计算和计算结果。

2019年十大更佳深度学习框架

1、Chainer在深度学习的理论算法和实际应用之间架起一座桥梁。它的特点是强大、灵活、直观，被认为是深度学习的灵活框架。

2、大数据计算框架有：批处理计算框架、流式计算框架、图计算框架、分布式数据库计算框架、深度学习计算框架。批处理计算框架 适用于对大规模的离线数据进行处理和分析。

3、下面有侧重地介绍一下上表中列出的一些深度学习框架。(一)TensorFlow TensorFlow是用C++语言开发的，支持C、Java、Python等多种语言的调用，目前主流的方式通常会使用Python语言来驱动应用。这一特点也是其能够广受欢迎的原因。

Pytorch基本使用(2)Tensor转成one-hot形式

1、如果gt是彩色图，要先把rgb颜色值映射为标签，再进行one-hot编码，相对来说就比较繁琐了。直接用 *** 一就行了。

2、（2）矩阵数乘：一个数乘以一个矩阵。数学公式：（3）矩阵所有元素求和。 数学公式：（4）矩阵所有元素之积 数学公式：（5）矩阵各元素的n次幂 ：n=3。

3、PyTorch中的tensor又包括CPU上的数据类型和GPU上的数据类型，一般GPU上的Tensor是CPU上的Tensor加cuda()函数得到。通过使用Type函数可以查看变量类型。系统默认的torch.Tensor是torch.FloatTensor类型。

4、dataset的label的应该是一个一维tensor（如第3条所说），比如我是对数字分类，label就是1，2，3…等具体的数字，在训练的时候，使用CrossEntropyLoss函数的时候它会将一维的tensor转换成one-hot进行计算损失。

5、可以看到，尽管输入的label是从1开始编码。但是，tf.one_hot会默认为从0开始进行one-hot编码，更大的数字也就是3，被编码成全零tensor。由于该情况不会报错，所以在编写时，要特别注意label的编号方式。

6、torch.cat(inputs， dim=0) - Tensor参考链接：[Pytorch] 详解 torch.cat()Pytorch学习笔记(一)：torch.cat()模块的详解 函数作用：cat 是 concatnate 的意思：拼接，联系在一起。

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