PyTorch
从张量到生产的深度学习框架
PyTorch 是开源的深度学习框架，以动态计算图与 Pythonic API 著称，由 PyTorch 基金会（Linux 基金会）托管，广泛用于从研究与原型到生产的 AI 开发。
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动态图起家的开源框架
PyTorch
PyTorch 始于 2016 年 Meta AI（原 Facebook AI Research）的内部项目，2017 年 1 月首次公开发布；2022 年 9 月，Meta 将其移交 Linux 基金会下的 PyTorch 基金会，由技术社区主导演进。它以“定义即运行”（define-by-run）的动态计算图和贴近 NumPy 的 Pythonic API 著称，调试直观、灵活。
PyTorch 2.x 引入的 torch.compile 在不改写源码的前提下对兼容区域做图捕获与编译加速；同时保留 ONNX、TorchScript、TorchServe 等部署路径。其生态涵盖 TorchVision、TorchAudio、PyTorch Geometric 等库，并支撑 Hugging Face Transformers、PyTorch Lightning 等上层项目，是研究与原型阶段使用最广的深度学习框架之一。
核心功能一览
六大核心能力，覆盖创作全流程
动态计算图（eager）
命令式 Python API，调试直观、灵活，原生支持自动微分 autograd。
torch.compile
2.x 编译栈对兼容区域做 JIT 编译加速，无需改写源码。
分布式训练
torch.distributed 与 FSDP 支持大规模、多卡/多节点训练。
丰富生态
TorchVision、TorchAudio、PyTorch Geometric 等库开箱即用。
云与部署
主流云支持，TorchScript/ONNX/TorchServe 导出与部署。
零基础快速上手
4 步完成你的第一件 AI 作品，无需任何设计经验
安装 PyTorch
用 pip 按 CUDA/CPU 选择 index URL 安装 torch 与 torchvision。
张量与 autograd
用 Tensor 组织数据，autograd 自动求导，搭建 nn.Module 模型。
训练循环
用 Dataset/DataLoader 加载数据，编写训练与验证循环。
加速与部署
用 torch.compile 加速，并以 TorchScript/ONNX 导出部署。
常见问题解答
遇到问题？这里可能有你想要的答案
PyTorch 与 TensorFlow 怎么选？
研究与原型阶段 PyTorch 因动态图更灵活；生产级、端到端 MLOps 与边缘部署上 TensorFlow 的 TFX/TFLite/TF Serving 更成熟。许多团队用 PyTorch 做研究、用 TensorFlow 做生产部署。
torch.compile 一定要用吗？
不是必须。eager 模式照常运行；在性能敏感场景，torch.compile 可在不改动模型代码的前提下带来显著加速。
与主流深度学习框架对比
和同类工具横向对比，帮你选对工具。
| 对比维度 | PyTorch | TensorFlow |
|---|---|---|
| 开发方 | PyTorch 基金会（Linux 基金会） | |
| 计算图 | 动态（eager）为主 | 静态图（@tf.function） |
| 部署路径 | TorchScript / ONNX / TorchServe | TF Serving / TFLite / TF.js |
| 高级 API | PyTorch 原生 + Lightning | Keras 3（多后端） |
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