PyTorch/简介
PyTorch，也称为pytorch，是一个深度学习包。它也可以用于浅层学习，用于与深度学习无关的优化任务，以及用于使用或不使用 CUDA 的一般线性代数计算。
PyTorch 是众多深度学习包之一。截至 2018 年 11 月，按贡献者数量计算，它是 TensorFlow 之后排名第二的软件包，按 GitHub 上的星数计算，它是 TensorFlow 和 Caffe 之后排名第三的软件包 [1]。Keras 也应该在这里提及。
PyTorch 来自于一种名为 Lua 的语言下的 Torch 包。因此，pytorch 在 python 中被称为 torch。例如，import torch 但 conda update pytorch。
要安装 PyTorch，请访问其官方页面 [pytorch.org]。不幸的是，您不能使用 sudo apt install 安装 PyTorch。
PyTorch 比 TensorFlow 更简单、更易于学习，并且提供了更大的自由度。正如 Kirill Doubikov 所写 [2]，
总的来说，[PyTorch] 框架与 Python 语言更加紧密地集成，而且在大多数情况下感觉更原生。当您使用 TensorFlow 编写代码时，您有时会感觉您的模型就像在一堵砖墙后面，只有几个小孔可以进行通信。
另一方面，他写道
目前，TensorFlow 被许多研究人员和行业专业人士视为首选工具。该框架有很好的文档，如果文档不足，互联网上有很多非常好的教程。您可以在 github 上找到数百个已实现和训练的模型，从这里开始。
与竞争对手相比，PyTorch 比较新（仍在测试版中），但它正在迅速获得动力。文档和官方教程也很好。PyTorch 还包含几种流行的计算机视觉架构的实现，这些实现非常易于使用。
截至 2019 年 9 月，PyTorch 已经不再是测试版了，但区别仍然存在。
TensorFlow 有一个很棒的可视化工具，TensorBoard。从 1.1 版本开始，PyTorch 也完全支持 TensorBoard。