PyTorch 是一个开源的深度学习框架，由 Facebook 在 2016 年发布。它被广泛用于研究和生产环境，特别是在自然语言处理（NLP）和计算机视觉领域。PyTorch 的设计目标是提供灵活、高效且便于使用的深度学习工具。

PyTorch 的主要特点：

1. 动态计算图：

   • PyTorch 的最大特点之一是其动态计算图（Dynamic Computation Graph），这意味着计算图是在运算时动态生成的。这使得调试和开发更加直观和便捷，因为你可以使用任意的 Python 控制流语句（如条件判断和循环）来构建复杂的模型。

2. 易用性：

   • 由于其直观的 API 和对 Python 的原生支持，PyTorch 被认为比一些其他框架更容易上手。它的许多操作都类似于 NumPy，Python 则是其主要语言，降低了学习门槛。

3. 强大的支持社区和生态系统：

   • PyTorch 有一个活跃的用户和开发者社区，并且有大量的开源项目和教程支持。许多著名的研究机构和公司都使用 PyTorch 进行前沿研究。

4. 高度集成与优化：

   • PyTorch 支持 GPU 加速（通过 CUDA）的高效实现，对于研究和开发大规模的神经网络非常重要。此外，它还提供了对分布式训练的支持。

5. TorchScript 支持：

   • TorchScript 是 PyTorch 中的一个功能，允许将 PyTorch 模型转换为独立于 Python 的表示。这对于模型部署和优化非常有用，因为它可以在没有 Python 解释器的环境中执行模型。

6. 丰富的内置功能：

   • PyTorch 提供了大量的工具和库，支持广泛的任务和操作，如优化（stochastic gradient descent）、自动微分、数据加载和预处理等。

PyTorch 被广泛用于学术界和工业界，用于构建和训练神经网络。由于其灵活性和易用性，许多研究人员和开发者将其作为首选的深度学习框架。