和靈活的定製化能力為核心優勢，已成為深度學習領域最主流的框架之一，廣泛應用於科研、工業界的模型研發與落地，尤其在計算機視覺、自然語言處理、強化學習等方向佔據核心地位。

核心優勢

1. 動態計算圖（Dynamic Computational Graph）

PyTorch 採用「即時執行」（Eager Execution）模式，計算圖隨代碼運行動態構建，支持在運行時修改網絡結構、調整參數維度，相比 TensorFlow 早期的靜態計算圖，更貼合科研人員的調試習慣 —— 可像編寫 Python 原生代碼一樣逐行調試，實時查看張量（Tensor）的形狀、數值變化，大幅降低複雜模型的開發與調試成本。

2. 簡潔易用的 API 與 Python 原生融合

API 設計高度貼合 Python 語法邏輯，無需額外學習複雜的框架語法，新手可快速上手；支持與 NumPy、Pandas 等 Python 數據處理庫無縫對接，張量與 NumPy 數組可一鍵轉換（torch.from_numpy()/.numpy()），數據預處理流程更流暢。

3. 強大的定製化與擴展性

• 支持自定義神經網絡層、損失函數、優化器，只需繼承nn.Module類即可快速構建專屬模型；
• 豐富的內置模塊：torch.nn（網絡層）、torch.optim（優化器）、torch.utils.data（數據加載）等模塊覆蓋深度學習全流程，且可靈活組合；
• 生態豐富：配套 TorchVision（計算機視覺）、TorchText（自然語言處理）、TorchAudio（語音處理）等官方庫，提供預訓練模型、數據增強、數據集加載等一站式工具。

4. 高效的 GPU 加速與分佈式訓練

• 無縫支持 CUDA（NVIDIA 顯卡）、MPS（Apple Silicon 芯片）加速，只需通過.to(device)即可將張量 / 模型切換至 GPU/CPU，大幅提升計算效率；
• 內置torch.distributed模塊，支持多卡、多機分佈式訓練，適配大規模數據集和大模型訓練需求；
• 支持混合精度訓練（AMP），在保證精度的前提下進一步提升訓練速度、降低顯存佔用。

核心功能模塊

1. 張量（Tensor）核心

作為 PyTorch 的基礎數據結構，張量可理解為「多維數組」，支持加減乘除、矩陣運算、梯度計算等核心操作，是模型參數、輸入數據的載體，且支持自動微分（requires_grad=True），為反向傳播提供基礎。

2. 自動微分（Autograd）

自動計算張量的梯度，無需手動推導反向傳播公式 —— 只需在前向傳播後調用.backward()，即可自動計算所有可微分張量的梯度，是深度學習模型訓練的核心底層能力。

3. 神經網絡模塊（torch.nn）

封裝了卷積層（Conv2d）、全連接層（Linear）、循環神經網絡（LSTM/GRU）、Transformer 等主流網絡層，以及交叉熵損失（CrossEntropyLoss）、MSE 損失等常用損失函數，可快速搭建 CNN、RNN、Transformer 等經典模型。

4. 數據加載與預處理（torch.utils.data）

• Dataset/DataLoader：自定義數據集類，支持批量加載、多線程讀取、數據打亂，適配大規模數據集訓練；
• 提供隨機裁剪、歸一化、數據增強等預處理工具，滿足不同任務的數據需求。

5. 模型部署與落地

• TorchScript：將動態圖轉換為靜態圖，支持模型導出為.pt 文件，可部署至 C++、移動端、嵌入式設備；
• ONNX 格式兼容：可將 PyTorch 模型轉換為 ONNX 格式，對接 TensorRT、OpenVINO 等推理引擎，實現工業級部署；
• TorchServe：官方模型服務框架，支持快速搭建模型推理 API，適配雲端部署。

適用場景

• 科研探索：動態計算圖 + 便捷調試，適合快速驗證新算法、新模型；
• 工業落地：支持大規模分佈式訓練、多平台部署，可實現從研發到生產的全流程銜接；
• 新手入門：低學習門檻，豐富的官方文檔和社區資源，是深度學習入門的首選框架之一。

生態與社區

PyTorch 擁有全球活躍的開發者社區，官方文檔詳盡，配套教程、開源項目（如 Hugging Face Transformers）豐富；同時兼容 Hugging Face、Lightning AI 等生態工具，可進一步簡化模型訓練、調參、部署流程。