PyTorch是由Facebook AI实验室开发的一个深度学习框架，旨在提供高效的GPU加速和灵活的模型定义。PyTorch已经成为了深度学习领域的标准工具之一，广泛应用于图像识别、自然语言处理、计算机视觉等领域。
PyTorch的发展
自2017年发布以来，PyTorch在深度学习社区中受到了广泛关注和使用，其github上的star数也一直在快速增长。PyTorch具有易于使用、灵活性强、开放源代码、可扩展性好等优点，因此获得了越来越多的用户。
近年来，PyTorch不断推出新的版本和功能，例如torchscript，它可以将pytorch模型转化为可移植的c++或python代码，并支持跨平台部署；还有torchserve，它是一个轻量级的模型服务器，可以方便地创建和部署PyTorch模型。
PyTorch的现状
PyTorch目前已经成为了深度学习领域中最流行和使用广泛的框架之一。根据2020年的一份报告称，在工业界中，PyTorch已经超过tensorflow成为了最受欢迎的框架；在学术界中，PyTorch也是最常用的框架之一。
同时，PyTorch还得到了许多大型公司和组织的支持和应用，例如facebook、microsoft、ibm、uber等。这些公司和组织都在积极地使用和推广PyTorch，并且不断地贡献新的代码和功能，使得PyTorch的生态系统更加完善和强大。
PyTorch的应用场景
PyTorch的应用场景非常广泛，包括图像识别、自然语言处理、计算机视觉等领域。例如，在图像识别领域，PyTorch可以用于训练图像分类器，例如ResNet、VGG等。在自然语言处理领域，PyTorch可以用于训练文本分类器，例如Bert、Word2Vec等。在计算机视觉领域，PyTorch可以用于实现计算机视觉推理系统，例如Faster R-CNN等。
PyTorch的特点
- 简单易用：PyTorch的API设计简单，易于理解和使用，可以快速实现深度学习模型。
- 动态计算图：PyTorch使用动态计算图，可以更灵活地构建模型，支持动态变化的计算图，使得模型的设计更加灵活。
- 高效性能：PyTorch采用了高效的自动求导机制，可以快速求解模型参数的梯度，并且支持GPU加速，可以大大提高训练速度。
- 社区活跃：PyTorch拥有庞大的社区，涵盖了丰富的教程、文档和代码示例，可以帮助用户更快地入门和解决问题。
- 可视化工具：PyTorch提供了可视化工具，可以帮助用户更好地理解模型的运行情况和效果。
总而言之，pytorch可以帮助深度学习开发人员更加轻松、直观地构建神经网络模型，快速迭代模型参数，并加速模型的训练和部署。
安装Pytorch
Pytorch 官网地址：https://pytorch.org/ 按照官方的指导安装就可以
