PyTorch 是一个由 Facebook 开发的开源深度学习框架，它提供了灵活的工具和库，用于构建和训练各种深度学习模型。以下是 PyTorch 的主要特点和功能：1.    动态图计算：PyTorch 使用动态图计算模式，使得用户可以使用类似于 Python 编程语言的自然语法来定义和执行计算图。这种动态图的计算方式使得模型的定义和调试更加灵活和直观。2.    易于学习和使用：PyTorch 提供了简单易用的 API 和丰富的文档资源，使得用户可以快速上手并开始构建自己的深度学习模型。它还提供了大量的示例代码和教程，帮助用户学习和理解深度学习的基本概念和技术。3.    灵活性和扩展性：PyTorch 提供了灵活的架构和丰富的工具，使得用户可以轻松构建各种复杂的深度学习模型，并支持在各种硬件平台上进行训练和部署。4.    自动求导：PyTorch 内置了自动求导功能，可以自动计算张量的梯度，并支持各种优化算法来更新模型参数，简化了模型的训练和优化过程。5.    深度学习库和工具：PyTorch 提供了丰富的深度学习库和工具，包括用于构建神经网络的 torch.nn 模块、用于数据处理和增强的 torch.utils.data 模块、用于模型部署和服务化的 torch.jit 模块等，方便用户进行模型开发、训练和部署。6.    跨平台和跨语言支持：PyTorch 支持在各种硬件平台上运行，包括 CPU、GPU、TPU 等，并提供了 Python、C、Java、JavaScript 等多种编程语言的接口，使得用户可以在不同的环境中使用 PyTorch 进行开发和部署。总的来说，PyTorch 是一个功能强大、易于学习和使用的深度学习框架，被广泛应用于各种领域，包括计算机视觉、自然语言处理、推荐系统、强化学习等。