PyTorch 深度学习：动态图与灵活性的优势 – 深度学习界的“变形金刚” 🤖 大家好！欢迎来到今天的 PyTorch 深度学习讲座。今天我们要聊的是 PyTorch 的一个核心特性，也是它区别于其他框架，例如 TensorFlow（早期的静态图模式）的一个重要标志：动态图机制。 想象一下，你在厨房里做菜。静态图框架就像给你一份严格的菜谱，所有步骤，所有配料的量，必须事先规划好，一步也不能错。一旦开始做，就不能随意更改，比如想临时加点辣椒🌶️，或者多放点盐🧂，那是不允许的！ 而 PyTorch 的动态图呢？它就像一个经验丰富的厨师，可以根据实际情况，随时调整菜谱，灵活应变。如果尝了一下觉得淡了，可以立刻加盐；觉得不够辣，可以马上放辣椒。这种灵活性，在深度学习领域，简直就是神器！ 今天，我们就来深入探讨一下 PyTorch 动态图的魔力，看看它到底是如何让深度学习变得更酷、更灵活、更有趣的！ 1. 静态图 vs 动态图：一场“先知”与“即时”的较量 ⚔️ 在深入动态图之前，我们先简单了解一下静态图。 静态图（Static Graph）： 预定义，后执行： 就像编译型语言，需 …