极快让你理清楚pytorch，cpu，gpu，cuda，cudnn的关系深度学习模型学习

这是我的第一篇文章，近期也在尝试学习神经网络，想要在大学加入实验室，对于这个概念，网络上说法较为统一，但是很少有一个清晰的脉络理清这些东西的概念，于是我便写下这篇文章，希望后面学习的人可以少画一些时间在这些基础概念上。
 

PyTorch是一个基于Python的科学计算库，用于创建神经网络和深度学习模型。它提供了丰富的工具和库，可以简化深度学习的任务，例如图像分类、自然语言处理和语音识别等。 

在PyTorch中，可以使用CPU或GPU来运行计算。CPU是计算机的中央处理器，用于执行常规的计算任务。GPU是图形处理器，它可以执行并行计算，因此在训练深度学习模型时可以提供更高的计算性能。

CUDA（Compute Unified Device Architecture）是NVIDIA推出的一种通用并行计算架构，它可以使GPU执行通用计算任务，而不仅仅是图形处理。在PyTorch中，可以使用CUDA来利用NVIDIA GPU的并行计算能力加速模型训练和推理。如果你想使用CUDA，你需要在你的计算机上安装NVIDIA显卡并安装CUDA驱动程序。

cuDNN（CUDA Deep Neural Network library）是NVIDIA专门为深度学习模型设计的一个库，它提供了高效的卷积操作和其他计算操作，可以进一步加速深度学习任务。在PyTorch中，可以使用cuDNN来优化深度学习模型的性能。如果你想使用cuDNN，你需要在你的计算机上安装NVIDIA显卡和cuDNN库。

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