本周，Facebook 的 AI 研究团队发布了一个 Python 工具包，专门针对 GPU 加速的深度神经网络（DNN）编程。它有望辅助、或在一定程度上替代，现有的 Python 数学、统计库（比如 NumPy）。它实现了机器学习框架Torch在 Python 语言环境的执行。开发团队表示，除 Facebook之外，它还已经被推特、卡内基梅隆大学和 Salesforce 等机构采用。 使用 Pytorch 的机构 Torch 是一个十分老牌、对**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。但由于其语言采用 Lua，导致在国内一直很小众，并逐渐被支持 Python 的 Tensorflow 抢走用户。如今，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。 PyTorch 的特点和优势PyTorch 提供了：
PyTorch 的首要优势是，它处于机器学习第一大语言 Python 的生态圈之中，使得开发者能接入广大的 Python 库和软件。因此，Python 开发者能够用他们熟悉的风格写代码，而不需要针对外部 C 语言或 C 库的 wrapper，使用它的专门语言。现有的工具包可以与 PyTorch 一起运行，比如 NumPy、SciPy 和 Cython（为了速度把 Python 编译成 C 语言）。 PyTorch 还为改进现有的神经网络，提供了更快速的方法不需要从头重新构建整个网络。这是由于 PyTorch 采用了动态计算图（dynamic computational graph）结构，而不是大多数开源框架，比如 TensorFlow、Caffe、CNTK、Theano 等采用的静态计算图。雷锋网获知，该技术从另一个 Python 的神经网络框架Chainer 那里借用。开发者团队还强调 PyTorch 优越的内存效率，因为它采用了定制的 GPU 内存分配器。这使得开发者的深度学习模型能够有“最大限度的内存效能”，训练比从前更大的深度神经网络。 虽然 PyTorch 为机器学习应用而优化，这并不是它的唯一使用场景。比如说，相比 NumPy ，PyTorch 的张量计算可作为它对应功能的替代。PyTorch 为这些功能提供了 GPU 加速的版本。在没有强力 GPU 加持的情况下，开发者能使用 CPU 运行。 这是PyTorch 中包含的工具包列表：
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