近年来，随着对深度学习兴趣的增加，机器学习工具呈现爆炸式增长。许多流行的框架，如 Caffe [1]、CNTK [2]、TensorFlow [3] 和 Theano [4]，构建了一个静态数据流图来表示计算，然后可以重复应用于数据批次。这种方法提供了对整个计算的提前可见性，理论上可以用于提高性能和可扩展性。然而，它是以易用性、调试便利性以及可表示计算类型的灵活性为代价的。

欢迎来到硅谷，在2024年的PyTorch大会（September 18-19）上，一起探索最新的深度学习技术。在这里，你可以学习如何： 入门：无论是本地运行还是通过支持的云平台快速开始，PyTorch都能帮你轻松上手。 教程：了解PyTorch新功能的教程，帮助你掌握基础技巧。 基础知识：熟悉PyTorch的核心概念和模块，打下坚实基础。 PyTorch实战：提供可直接部署的小型代码示例，让你快速实践。 YouTube系列：通过引人入胜的视频教程，深入理解PyTorch核心概念。...