作者：TechLeadKris
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1. Pytorch 简介
在这一部分，我们将会对 Pytorch 做一个简单的介绍，包括它的历史、优点以及
使用场景等。
1.1 Pytorch 的历史
PyTorch 是一个由 Facebook 的人工智能研究团队开发的开源深度学习框架。在
2016 年发布后，PyTorch 很快就因其易用性、灵活性和强大的功能而在科研社区
中广受欢迎。下面我们将详细介绍 PyTorch 的发展历程。
在 2016 年，Facebook 的 AI 研究团队（FAIR）公开了 PyTorch，其旨在提供一个
快速，灵活且动态的深度学习框架。PyTorch 的设计哲学与 Python 的设计哲学非
常相似：易读性和简洁性优于隐式的复杂性。PyTorch 用 Python 语言编写，是
Python 的一种扩展，这使得其更易于学习和使用。
PyTorch 在设计上取了一些大胆的决定，其中最重要的一项就是选择动态计算图
（Dynamic Computation Graph）作为其核心。动态计算图与其他框架（例如
TensorFlow 和 Theano）中的静态计算图有着本质的区别，它允许我们在运行时
改变计算图。这使得 PyTorch 在处理复杂模型时更具灵活性，并且对于研究人员
来说，更易于理解和调试。
在发布后的几年里，PyTorch 迅速在科研社区中取得了广泛的认可。在 2019 年，
PyTorch 发布了 1.0 版本，引入了一些重要的新功能，包括支持 ONNX、一个新的
分布式包以及对 C++的前端支持等。这些功能使得 PyTorch 在工业界的应用更加
广泛，同时也保持了其在科研领域的强劲势头。
到了近两年，PyTorch 已经成为全球最流行的深度学习框架之一。其在 GitHub 上
的星标数量超过了 50k，被用在了各种各样的项目中，从最新的研究论文到大规
模的工业应用。
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