神经网络(Neural Network --nn)可以使用torch.nn包来构建神经网络。之前已经介绍了autograd包，nn包则依赖于autograd包来定义模型并对它们求导。nn.Module包含层，以及返回output的方法forward(input)。例如：一个数图像识别这是一个简单的前馈神经网络(feed-forward network)。它接受一个输入，然后将它送入下一层，一层接一

PyTorch-GPU加速（数据在CPU与GPU上的相互转换）文章目录PyTorch-GPU加速（数据在CPU与GPU上的相互转换）1. 安装GPU2. Tensor放在GPU上2.1 可以使用以下两种方式将 Tensor 放到 GPU 上2.2 在实际训练时，一般需要把数据，网络，与损失函数转换到GPU上：3. 在更新了的版本中：在进行深度学习开发时，GPU加速可以提升我们开发的效率。PyTor

RNN 简介文章目录RNN 简介1. RNN起因2. 为什么需要RNN3. RNN都能做什么3.1 机器翻译3.2 语音识别3.3 生成图像描述RNN的结构和原理1. RNN起因现实世界中，很多元素都是相互连接的，比如室外的温度是随着气候的变化而周期性的变化的、我们的语言也需要通过上下文的关系来确认所表达的含义。但是机器要做到这一步就相当得难了。因此，就有了现在的循环神经网络，他的本质是：拥有记忆

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