PyTorch 是一个开源的机器学习框架，广泛应用于深度学习领域。它由Facebook的人工智能研究团队开发，并于2017年发布。PyTorch 提供了丰富的工具和函数，使得开发者可以方便地构建和训练神经网络模型。
以下是 PyTorch 的一些主要特点和功能：
动态计算图：PyTorch 采用动态计算图的方式，与静态计算图的框架相比，它更加灵活。在 PyTorch 中，计算图是即时创建的，可以根据需要进行修改和调整，这样更方便调试和开发模型。
自动求导：PyTorch 提供了自动求导的功能，即能够自动计算张量的导数。通过在张量上调用 .backward() 方法，PyTorch 将自动计算梯度，并将梯度保存在对应的张量中。这对于训练神经网络模型和应用梯度下降等优化算法非常有用。
灵活的神经网络构建：PyTorch 提供了丰富的高级和低级接口，使得用户可以根据需要自由地构建神经网络。用户可以通过继承 torch.nn.Module 类来定义自己的模型，并使用提供的模块、层和函数来组合和扩展模型。
强大的 GPU 支持：PyTorch 提供了对 GPU 的良好支持
