![](https://habrastorage.org/r/w780/getpro/habr/upload_files/ece/a18/5b7/ecea185b7c6b9b2df4847253685d737d.jpg)
PyTorch — современная библиотека машинного обучения с открытым исходным кодом, разработанная компанией Facebook. Как и другие популярные библиотеки, такие как TensorFlow и Keras, PyTorch позволяет использовать вычислительную мощность видеокарт, автоматически составлять граф вычислений, дифференцировать и считать его. Но, в отличие от предыдущих библиотек, обладает более гибким функционалом, благодаря тому, что использует динамический граф вычислений.
Сейчас мы пройдем все этапы работы с библиотекой PyTorch. Мы затронем далеко не все возможности данной библиотеки, но их хватит, чтобы начать с ней работать. Научимся пользоваться инструментами для подготовки данных, которые делают загрузку данных легкой и уменьшают объем написанного кода. Создадим простую нейросеть, а также класс, который будет ее обучать и который можно будет применить для обучения любой модели, созданной в PyTorch. В конце мы визуализируем результат, чтобы оценить качество обученной модели.
Для начала загрузим нужные библиотеки: