本文档基于X2Paddle研发过程梳理了PyTorch（v1.8.1)常用API与PaddlePaddle 2.0.0 API对应关系与差异分析。通过本文档，帮助开发者快速迁移PyTorch使用经验，完成模型的开发与调优。
X2Paddle致力于帮助其它主流深度学习框架开发者快速迁移至飞桨框架，目前提供三大功能
- 预测模型转换
- 支持Caffe/TensorFlow/ONNX/PyTorch的模型一键转为飞桨的预测模型，并使用PaddleInference/PaddleLite进行CPU/GPU/Arm等设备的部署
- PyTorch训练项目转换
- 支持PyTorch项目Python代码（包括训练、预测）一键转为基于飞桨框架的项目代码，帮助开发者快速迁移项目，并可享受AIStudio平台对于飞桨框架提供的海量免费计算资源
- API映射文档
- 详细的API文档对比分析，帮助开发者快速从PyTorch框架的使用迁移至飞桨框架的使用，大大降低学习成本
详细的项目信息与使用方法参考X2Paddle在Github上的开源项目: https://github.com/PaddlePaddle/X2Paddle
| 类别 | 简介 |
|---|---|
| 基础操作类 | 主要为torch.XX类API |
| 组网类 | 主要为torch.nn.XX类下组网相关的API |
| Loss类 | 主要为torch.nn.XX类下loss相关的API |
| 工具类 | 主要为torch.nn.XX类下分布式相关的API和torch.utils.XX类API |
| 视觉类 | 主要为torchvision.XX类API |