PyTorch是壹個開源的Python機器學習庫，基於Torch，用於自然語言處理等應用程序。
1、發展歷史：
PyTorch的前身是Torch，其底層和Torch框架壹樣，但是使用Python重新寫了很多內容，不僅更加靈活，支持動態圖，而且提供了Python接口。它是由Torch7團隊開發，是壹個以Python優先的深度學習框架，不僅能夠實現強大的GPU加速，同時還支持動態神經網絡。
2017年1月，由Facebook人工智能研究院（FAIR）基於Torch推出了PyTorch。它是壹個基於Python的可續計算包，提供兩個高級功能：具有強大的GPU加速的張量計算，包含自動求導系統的深度神經網絡。
2、優點：
PyTorch是相當簡潔且高效快速的框架，設計追求最少的封裝，設計符合人類思維，它讓用戶盡可能地專註於實現自己的想法。與google的Tensorflow類似，FAIR的支持足以確保PyTorch獲得持續的開發更新。PyTorch作者親自維護的論壇，供用戶交流和求教問題，且入門簡單。
研究人員研究PyTorch原因：
1、簡單：
它與 numpy 類似，很有 python 風格可以很容易地與其他風格相匹配 Python 集成生態系統。例如，妳可以在那裏 PyTorch 簡單地插入模型中的任何地方 pdb 可以使用斷點。Tensorflow 調試模型需要有效的時間，而且要復雜得多。
2、是壹個很棒的 API：
與 TensorFlow 的 API 大多數研究人員更喜歡它，而不是 PyTorch 的 API。壹方面是因為 PyTorch 另壹方面，設計更好， TensorFlow 多次切換 API(例如“圖層”->“超薄”->“估算器”->“ tf.keras與“智障”相比，操作要多得多。
3、性能較好：
盡管事實上 PyTorch 優化動態圖的機會更少，但有很多傳言說 PyTorch 速度甚至比 TensorFlow。目前還不清楚這是否真的成立，但至少，TensorFlow 在這壹領域沒有決定性的優勢。