PyTorch，作为Facebook开源的神经网络框架，是Torch的Python版本，专为GPU加速的深度神经网络（DNN）编程打造。Torch，作为处理多维矩阵数据的张量（tensor）库，长久以来在机器学习和其他数学密集型应用中占据重要地位。然而，与Tensorflow的静态计算图不同，PyTorch以其动态的计算图赢得了广泛的认可，其能够根据实时计算需求灵活调整计算流程。
尽管Torch以其卓越的性能和灵活性著称，但由于它采用Lua语言，这在一定程度上限制了其在国内的普及度，并逐渐让位于Python支持的Tensorflow。为了弥补这一不足，PyTorch应运而生，为Python语言的使用者提供了一个更加舒适和高效的编程选择。
PyTorch（Caffe2）通过其混合前端、分布式训练以及丰富的工具和库生态系统，为用户提供了快速、灵活的实验和高效生产环境。与TensorFlow的静态图机制不同，PyTorch采用动态图机制，这使得用户在编写和调试神经网络代码时更为灵活和直观。
混合前端：新的混合前端在提供易用性和灵活性的同时，能够无缝切换到图形模式，从而在C++运行时环境中实现更高的速度、优化和功能。
分布式训练：通过利用本地支持集合操作的异步执行和可从Python和C++访问的对等通信，优化了性能，使得训练过程更为高效。
Python优先：PyTorch是专为深入集成到Python中而构建的，因此它能够与众多流行的库（如Cython和Numba）无缝协作。
丰富的工具和库：活跃的研究人员和开发人员社区为PyTorch构建了丰富的工具和库生态系统，支持从计算机视觉到强化学习等多个领域的开发。
本机ONNX支持：PyTorch能够以标准ONNX（开放式神经网络交换）格式导出模型，这使得用户能够直接访问与ONNX兼容的平台、运行时和可视化工具。
C++前端：PyTorch的C++前端为那些追求高性能、低延迟和裸机C++应用程序的研究人员提供了纯C++接口，同时保持了与Python前端一致的设计和体系结构。此外，该前端还使用了针对GPU和CPU优化的深度学习张量库。
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