所谓“Python first”，一样申明它是一个以Python 优先的深度进修框架，不仅能够完成壮大的GPU 加快，同时还支撑动态神经收集，这是如今许多主流框架比方Tensorflow 等都不支撑的。
PyTorch 既能够看作加入了GPU 支撑的numpy，同时也能够算作一个具有自动求导功用的壮大的深度神经收集，除了Facebook 以外，它还已被Twitter、CMU 和Salesforce 等机构采纳。
引荐手册：Python 基本入门教程
为什么要运用PyTorch
面临云云多的深度进修框架，我们为什么要挑选PyTorch 呢？Tensorflow 不是深度进修框架默许的老大吗，为什么不直接挑选Tensorflow 而是要挑选PyTorch 呢？下面分4个方面来引见为什么要运用PyTorch。
（1）控制一个框架并不能一劳永逸，如今深度进修并没有谁具有相对的垄断职位，就算是Google 也没有，所以只进修Tensorflow 并不够。同时如今的研究者运用各个框架的都有，假如你要去看他们完成的代码，最少也须要相识他们运用的框架，所以多学一个框架，以备不时之需。
（2）Tensorflow 与Caffe 都是敕令式的编程言语，而且是静态的，起首必需构建一个神经收集，然后一次又一次运用一样的构造，假如想要转变收集的构造，就必需从头开始。然则关于PyTorch，经由过程一种反向自动求导的手艺，能够让你零耽误地恣意转变神经收集的行动，只管这项手艺不是PyTorch 独占，但目前为止它完成是最快的，能够为你任何猖獗主意的完成取得最高的速率和最好的灵活性，这也是PyTorch 对照Tensorflow 最大的上风。
（3）PyTorch 的设想思绪是线性、直观且易于运用的，当你实行一行代码时，它会忠实地实行，并没有异步的世界观，所以当你的代码涌现Bug 的时刻，能够经由过程这些信息轻松快速地找到失足的代码，不会让你在Debug 的时刻由于毛病的指向或许异步和不透明的引擎糟蹋太多的时候。
（4）PyTorch 的代码相干于Tensorflow 而言，越发简约直观，同时关于Tensorflow高度工业化的很难看懂的底层代码，PyTorch 的源代码就要友爱很多，更轻易看懂。深切API，明白PyTorch 底层肯定是一件令人高兴的事。一个底层架构能够看懂的框架，你对其的明白会更深。
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末了，我们扼要总结一下PyTorch 的特性：
支撑GPU；
动态神经收集；
Python 优先；
敕令式体验；
轻松扩大。
具有着云云多长处的.PyTorch 也有着它的瑕玷,由于这款框架比较新，所以运用的人也就比较少，这也就使得它的社区没有那末壮大，然则PyTorch 供应了一个官方的论坛，大多数遇到的题目都能够去内里搜刮，内里的答案平常都是由作者或许其他PyTorch 运用者供应的，论坛的更新也迥殊频仍，同时也能够去Github 上面提Issue，平常很快就会获得开辟者的回应，也算是肯定水平上处理了社区的题目。
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