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PyTorch的前身是Torch，其底层和Torch框架一样，但是使用Python重新写了很多内容，不仅更加灵活，支持动态图，而且提供了Python接口。它是由Torch7团队开发，是一个以Python优先的深度学习框架，不仅能够实现强大的GPU加速，同时还支持动态神经网络，这是很多主流深度学习框架比如Tensorflow等都不支持的。
官网：https://docs.google.com/presentation/d/1MFhet5q-SIPqc_54CXWiBvlT9OdSi6P8kpkm6IxuyEM/edit#slide=id.g522eca1928_0_11
二、主要内容
在深度模型的学习过程中，通常要求学习者真正的理解模型，并且能够独自实现它们。在本篇文章中，作者尝试在最短期间内，帮助初学者抹平理论与实践之间的间隔（通过PyTorch代码片段来加固理论理解）。
下面是主要目录
- 基本体系结构
- 完全连接层
- 循环层
- 卷积层
- 先进的神经网络架构
- 混合CNN/RNN = QRNN
- Auto-Encoders
- 深度分类器/回归器
- 残差连接/跳过连接，U-Net和SEGAN
- 生成对抗网络(DCGAN)
- 总结