多维数组计算
提供强大的 N 维数组，以及索引、切片、转置等常用操作。
Torch
面向 LuaJIT 的科学计算框架Torch 以 LuaJIT 为脚本语言、以 C/CUDA 为底层实现，提供面向科学计算和机器学习的高效开发能力，支持从多维数组操作到神经网络、数值优化及 GPU 加速等场景。
- LuaJIT
- 脚本语言
- C/CUDA
- 底层实现
- iOS 和 Android
- 可嵌入的移动平台后端
- CPU 与 GPU
- 支持并行计算的硬件环境
为科学计算与机器学习提供灵活基础
Torch 结合易用的 LuaJIT、高效的 C/CUDA 实现和社区驱动的软件包生态，帮助开发者构建可在 CPU 与 GPU 上运行的科学算法和神经网络。
GPU 加速
提供快速的 GPU 支持，并可将神经网络图高效并行化到 CPU 和 GPU。
C 与 LuaJIT 集成
通过 LuaJIT 提供便捷且高效的 C 接口，并以 C/CUDA 作为底层实现。
机器学习与神经网络
包含神经网络、能量模型和优化库，支持构建任意拓扑的神经网络图。
科学计算工具集
覆盖线性代数、数值优化，以及图像、视频、音频、信号处理和并行处理等方向。
从文档与代码开始使用 Torch
通过入门指南、教程、社区 Wiki 和 GitHub 仓库了解 Torch 的安装、使用方式与项目代码。
从这里开始使用Torch。
NETWORK
