PyTorch是由Meta AI（Facebook）人工智能研究小组开发的深度学习库，它基于Lua编写的Torch库实现，并在Python中运行。PyTorch因其易用性、灵活性和强大的功能在科研社区中广受欢迎，特别是在2016年发布后，迅速成为了科研社区中的热门选择。PyTorch的设计哲学强调易读性和简洁性，以优于隐式的复杂性为目标，用Python语言编写，这使其更易于学习和使用。PyTorch在设计上采取了一些大胆的决策，其中最重要的一项是选择动态计算图（Dynamic Computation Graph）作为其核心。
PyTorch支持多种功能，可以快速轻松地部署AI模型，并拥有丰富的库生态系统，如Captum（用于模型可解释性）、skorch（scikit-learn兼容性）等，以支持开发。它还具备自动求导功能，能够方便地计算梯度并更新模型参数，同时支持GPU加速。此外，PyTorch还支持动态计算图，允许在运行时更改图的行为，这使得PyTorch非常灵活，在处理不确定性或复杂性时具有优势，因此非常适合研究和原型设计。
总的来说，PyTorch是一个功能强大、广泛应用的深度学习框架，特别适用于构建深度神经网络模型，具备灵活性和可扩展性，使得用户能够使用自定义的计算图来定义和训练模型。
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