Pytorch是torch的python版本，是由Facebook开源的神经网络框架，专门针对 GPU 加速的深度神经网络（DNN）编程。Torch 是一个经典的对多维矩阵数据进行操作的张量（tensor ）库，在机器学习和其他数学密集型应用有广泛应用。与Tensorflow的静态计算图不同，pytorch的计算图是动态的，可以根据计算需要实时改变计算图。但由于Torch语言采用 Lua，导致在国内一直很小众，并逐渐被支持 Python 的 Tensorflow 抢走用户。作为经典机器学习库 Torch 的端口，PyTorch 为 Python 语言使用者提供了舒适的写代码选择。

1.  Pytorch特点

• 简洁

PyTorch的设计追求最少的封装，尽量避免重复造轮子。不像 TensorFlow 中充斥着session、graph、operation、name_scope、variable、tensor、layer等全新的概念，PyTorch 的设计遵循tensor→variable(autograd)→nn.Module 三个由低到高的抽象层次，分别代表高维数组（张量）、自动求导（变量）和神经网络（层/模块），而且这三个抽象之间联系紧密，可以同时进行修改和操作。 简洁的设计带来的另外一个好处就是代码易于理解。PyTorch的源码只有TensorFlow的十分之一左右，更少的抽象、更直观的设计使得PyTorch的源码十分易于阅读。

• 速度

PyTorch 的灵活性不以速度为代价，在许多评测中，PyTorch 的速度表现胜过 TensorFlow和Keras 等框架。框架的运行速度和程序员的编码水平有极大关系，但同样的算法，使用PyTorch实现的那个更有可能快过用其他框架实现的。

• 易用

PyTorch 是所有的框架中面向对象设计的最优雅的一个。PyTorch的面向对象的接口设计来源于Torch，而Torch的接口设计以灵活易用而著称，Keras作者最初就是受Torch的启发才开发了Keras。PyTorch继承了Torch的衣钵，尤其是API的设计和模块的接口都与Torch高度一致。PyTorch的设计最符合人们的思维，它让用户尽可能地专注于实现自己的想法，即所思即所得，不需要考虑太多关于框架本身的束缚。

2. PyTorch 的架构

PyTorch(Caffe2) 通过混合前端，分布式训练以及工具和库生态系统实现快速，灵活的实验和高效生产。PyTorch 和 TensorFlow 具有不同计算图实现形式，TensorFlow 采用静态图机制(预定义后再使用)，PyTorch采用动态图机制(运行时动态定义)。PyTorch 具有以下高级特征：

• 混合前端:新的混合前端在急切模式下提供易用性和灵活性，同时无缝转换到图形模式，以便在C ++运行时环境中实现速度，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。   
• Python优先: PyTorch为了深入集成到Python中而构建的，因此它可以与流行的库和Cython和Numba等软件包一起使用。  
• 丰富的工具和库:活跃的研究人员和开发人员社区建立了丰富的工具和库生态系统，用于扩展PyTorch并支持从计算机视觉到强化学习等领域的开发。   
• 本机ONNX支持:以标准ONNX（开放式神经网络交换）格式导出模型，以便直接访问与ONNX兼容的平台，运行时，可视化工具等。   
• C++前端：C++前端是PyTorch的纯C++接口，它遵循已建立的Python前端的设计和体系结构。它旨在实现高性能，低延迟和裸机C++应用程序的研究。 使用GPU和CPU优化的深度学习张量库。