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PyTorch 作为深度学习框架的核心组成部分，主要包含三个关键命名空间：at、torch 和 c10。这些命名空间在 PyTorch 的架构中扮演着各自的角色，共同支撑着深度学习模型的训练与推理。
at (A Tensor library for C++11)：负责声明和定义张量运算，是开发者使用最频繁的命名空间。它封装了大量底层操作，提供了高层次的接口，便于开发者快速实现张量计算。
c10：起源于 Caffe 的 Tensor Library，主要用于存储和运行最底层的张量操作。PyTorch 目前正在将核心代码从 aten/core 迁移到 c10，以实现对不同后端（如 CPU 和 GPU）的统一。
torch：命名空间下定义的张量（Tensor）类型相比 at 增加了自动求导（Autograd）功能，适合和神经网络密切相关的应用。
PyTorch 的源代码以 C++ 编写，通过 C++ 接口暴露给 Python 调用。其主要代码位于 aten 目录，包含以下重要组成部分：
C10（Coffee Tensor Library）是 PyTorch 最新发展的核心库，旨在成为 PyTorch 张量计算的统一后端。它从 Aten/core liệt离迁移过来，目标是实现与 Caffe2 的张量计算后端代码一致。
nn.Conv2d 对应 at:conv2d）实现多端接口一致。这种结构设计不仅便于开发者快速上手，还为 PyTorch 的扩展性提供了强有力的基础。
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