霍金在生前向人类发出警告：慎用人工智能，当人工智能发展完全，就将是人类的末日。现在人工智能已经越来越深入地进入到大家的生活当中了，他们也越来越富有智慧，在某些领域，甚至已经打败了人类。科技的发展，在给大家带来便利的同时，也引发了大家的思考，让人类感到对未知恐惧：会不会有一天，人工智能程序真的全面超越人类，成为一种新的生命物种？不过还是有很多人觉得人类是不会被替代的，因为人类是最具有创造性的生物！
人类在创造性领域无疑是极其自信的，特别是在艺术领域，大家都很坚信，艺术领域是人类的最后一片自留地，那些精彩的富有深意的图画，是机器永远无法创造出来的。但是这一片人类自以为的自留地，似乎也要被残酷地打破了。因为图像迁移技术，已经实现了机器们的艺术创作性。
早在2018年的时候，利用图像迁移技术生成的艺术佳品就曾在佳士得的拍卖会上卖出了43.25美元，这也是证明了人工智能已经能够创造出世界级的艺术品了。更可怕的是，人类有时候真的已经分辨不出哪些是人为创作，哪些是电脑生成的作品了。这也是意味着，人类的不可替代性真的在逐渐消失。人类这次，是真的快输了。
那么肯定也会有人好奇，图像迁移技术究竟是个什么东西呢？其实它只是现在人工智能运用中的一个小分支。现在最简单快捷的方式，就是利用Python来实现。
正如大家所看到的，所谓图片风格迁移，就是利用程序算法，学习一种风格图片的风格，然后再把这种风格应用到另一张内容图片上面去。这样就能得到一张内容不变但是风格完全不同的图片了。就像上图中左上的长城图案，在迁移了水墨画的风格之后，就变成了一张山水画风格的长城图片了。是不是很神奇呢？
这种图像风格迁移的技术，不仅能将主题一致的图片变换风格，还能将不同主题的图片转换风格，就像是上面的一幅风景画，在运用了爱德华·蒙克的《呐喊》的这张人像画的风格之后，保留了流水房屋的内容，但是没有将《呐喊》中人像的部分带出来，这样就完成了一幅世界名画风格的内容未曾改变的图片，看起来就像是经爱德华·蒙克亲手画成的一样。
其实这种风格迁移的技术就是通过pytorch框架来实现的了，也就是我们今天要说的重点内容。近年来，由深度学习所引导的人工智能（AI）的技术浪潮越来越深入到大家的生活当中。而深度学习的发展和推进，在某种程度上也可以看成是一场框架的争夺战，在这其中，Google 发布的 TensorFlow 和 Facebook 主力支持的 PyTorch 无疑是最耀眼的两颗明星。
PyTorch是2017年Facebook AI研究团队正式发布的一个框架，可以说是一个非常年轻的技术框架了。但是这个框架在出世之后也是获得了许多人关注的目光。它在一月份被发布，在短短三个月的时间里，就实现了快速增长，成为了各种框架榜单的top3。
而到现在，这个框架已经发行了两年时间，仍旧被世人所认可。有人比较了 TensorFlow、PyTorch、keras 和 FastAI 这几个框架的流行度，这个流行度全面涵盖了职位需求，使用，学术研究和兴趣等多个维度，最终计算出了一个综合的增长分数。我们这里引用一下最终的结果图片。
可以看到TensorFlow 是稳居第一，但是PyTorch的表现也是很抢眼的，毕竟它是一个很年轻的框架。其实在最近一年当中，在 GitHub 关注度和贡献者的增长方面，PyTorch 跟 TensorFlow 两者是保持基本持平状态的。甚至，PyTorch 的搜索热度上涨势头还要更猛一些，再加上 FastAI 的加持，PyTorch 无疑会得到越来越多的深度学习从业者的青睐。
毫无疑问，在人工智能越来越普及的今天，PyTorch是十分值得学习的，但是同样都是深度学习当中的框架，PyTorch究竟有什么特别的点呢？其实让PyTorch越来越受欢迎的一个很重要的原因就是它的易用性和简洁性了，那么以下是它的几个优点。
1.PyTorch具有简洁优雅且高效快速的框架，方便易用，相比而言，TensorFlow就臃肿难用多了。
2.设计时追求最少的封装，可以尽量避免重复造轮子。
3.与大多数开源框架不同，它采用的不是静态计算图，而是动态的。静态计算图要求对网络模型先定义再运行，一次定义多次运行。动态计算图可以在运行过程中定义，运行的时候构建，可以多次构建多次运行。静态图的实现代码冗长，不直观。动态图的实现简洁优雅，直观明了。动态计算图的另一个显著优点是调试方便，可以随时查看变量的值。
4.大佬支持，与Google的TensorFlow类似，FAIR的支持足以确保PyTorch获得持续的开发更新；
那么说了这么多关于PyTorch的技术应用和优点，相信大家对它也是有一个大概的了解了。其实人工智能已经越来越成为了一种趋势，未来必定是属于人工智能的。现在有很多程序员都意识到了这个趋势，并且向人工智能方面转型。
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