pytorch 是torch7 團隊開發的，從它的名字就可以看出，其與torch 的不同之處在於pytorch 使用了python 作為開發語言。所謂「python first」，同樣說明它是乙個以python 優先的深度學習框架，不僅能夠實現強大的gpu 加速，同時還支援動態神經網路，這是現在很多主流框架比如tensorflow 等都不支援的。
pytorch 既可以看做加入了gpu 支援的numpy，同時也可以看成乙個擁有自動求導功能的強大的深度神經網路，除了facebook 之外，它還已經被twitter、cmu 和salesforce 等機構採用。
面對如此多的深度學習框架，我們為何要選擇pytorch 呢？tensorflow 不是深度學習框架預設的老大嗎，為什麼不直接選擇tensorflow 而是要選擇pytorch 呢？下面分4個方面來介紹為何要使用pytorch。
（1）掌握乙個框架並不能一勞永逸，現在深度學習並沒有誰擁有絕對的壟斷地位，就算是google 也沒有，所以只學習tensorflow 並不夠。同時現在的研究者使用各個框架的都有，如果你要去看他們實現的**，至少也需要了解他們使用的框架，所以多學乙個框架，以備不時之需。
（2）tensorflow 與caffe 都是命令式的程式語言，而且是靜態的，首先必須構建乙個神經網路，然後一次又一次使用同樣的結構，如果想要改變網路的結構，就必須從頭開始。但是對於pytorch，通過一種反向自動求導的技術，可以讓你零延遲地任意改變神經網路的行為，儘管這項技術不是pytorch 獨有，但目前為止它實現是最快的，能夠為你任何瘋狂想法的實現獲得最高的速度和最佳的靈活性，這也是pytorch 對比tensorflow 最大的優勢。
（3）pytorch 的設計思路是線性、直觀且易於使用的，當你執行一行**時，它會忠實地執行，並沒有非同步的世界觀，所以當你的**出現bug 的時候，可以通過這些資訊輕鬆快捷地找到出錯的**，不會讓你在debug 的時候因為錯誤的指向或者非同步和不透明的引擎浪費太多的時間。
（4）pytorch 的**相對於tensorflow 而言，更加簡潔直觀，同時對於tensorflow高度工業化的很難看懂的底層**，pytorch 的源**就要友好得多，更容易看懂。深入api，理解pytorch 底層肯定是一件令人高興的事。乙個底層架構能夠看懂的框架，你對其的理解會更深。
最後，我們簡要總結一下pytorch 的特點：
擁有著如此多優點的.pytorch 也有著它的缺點，首先pytorch 於2017 年3 月開源發布，目前還是beta 測試版，沒有發布正式版本，所以可能有一些小的bug；其次因為這款框架比較新，所以使用的人也就比較少，這也就使得它的社群沒有那麼強大，但是pytorch 提供了乙個官方的論壇，大多數碰到的問題都可以去裡面搜尋，裡面的答案一般都是由作者或者其他pytorch 使用者提供的，論壇的更新也特別頻繁，同時也可以去github 上面提issue，一般很快就會得到開發者的回應，也算是一定程度上解決了社群的問題。
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