深度学习

在人工智能领域，经常听到“机器学习”和“深度学习”这两个词。简单来说，机器学习就是让计算机通过数据自己学习规律，而深度学习则是用模拟人脑的多层神经网络，让电脑更聪明地从数据中提取复杂信息。

深度学习框架 TensorFlow 与 PyTorch

TensorFlow 和 PyTorch 两者都是深度学习框架，用于构建、训练和部署神经网络。Hugging Face 等热门 AI 生态都优先支持 PyTorch。

先有 TF 还是先有 PyTorch？

• 2015年11月：Google 开源 TensorFlow 1.0，提供强大的深度学习功能，迅速成为主流。
• 2016年1月：Facebook（Meta）推出 PyTorch，基于 Torch，但改用 Python 语言。PyTorch 后来居上，在研究领域超越 TensorFlow。

TIP

虽然 PyTorch 的根基可以追溯到更早的 Torch 框架（2002年诞生），但真正开始流行起来是和 TensorFlow 竞争的时候。

PyTorch 深度学习的 “发动机”

可以把 PyTorch 理解成 造 AI 的“发动机”，而 Stable Diffusion 和 Transformer 是不同类型的 “汽车”，它们都用这个发动机来驱动。

• Stable Diffusion（用于生成图像）
• Transformer（用于理解和生成文本）

PyTorch 让这些模型能在 GPU 上运行，处理海量数据，并不断学习优化。