PyTorch是一个开源的Python机器学习库，基于Torch，用于自然语言处理等应用程序。
2017年1月，由Facebook人工智能研究院（FAIR）基于Torch推出了PyTorch。它是一个基于Python的可续计算包，提供两个高级功能：
1、具有强大的GPU加速的张量计算（如NumPy）；
2、包含自动求导系统的深度神经网络。
优点
1、PyTorch是相当简洁且高效快速的框架；
2、设计追求最少的封装；
3、设计符合人类思维，它让用户尽可能地专注于实现自己的想法；
4、与google的Tensorflow类似，FAIR的支持足以确保PyTorch获得持续的开发更新；
5、PyTorch作者亲自维护的论坛供用户交流和求教问题；
6、入门简单。
扩展资料：
模块
1、Autograd模块
PyTorch使用一种称为自动微分的方法。记录器记录已执行的操作，然后向后重播以计算梯度。当构建神经网络以通过计算前向传递参数的微分来节省一个时间时，此方法特别强大。
2、Optim模块
torch.optim是实现用于构建神经网络的各种优化算法的模块。大多数常用方法已受支持，因此无需从头开始构建它们。
3、nn模块
PyTorch autograd使定义计算图和获取梯度变得容易，但是原始的autograd对于定义复杂的神经网络而言可能太低了。这是nn模块可以提供帮助的地方。
参考资料：百度百科-PyTorch
