PyTorch是一个开源的机器学习框架，由Facebook开发并于2016年发布。它被广泛应用于研究和生产环境中，尤其是在深度学习领域。PyTorch主要特点包括：

- 动态计算图：PyTorch的计算图是动态构建的，这使得调试和开发更加直观和方便。与静态图（如TensorFlow 1.x）不同，动态图允许在每个计算步骤中生成新的网络结构。

- 强大的GPU支持：PyTorch能够无缝地将张量（tensor）计算从CPU转移到GPU，从而提高计算效率。

- 高灵活性和开放性：由于其动态特性，用户可以灵活地自定义模型结构和训练流程。此外，PyTorch的API设计简洁明了，便于理解和使用。

- 社区和生态系统：PyTorch拥有活跃的开源社区，提供了大量的教程、示例和第三方库，如TorchVision（用于计算机视觉）和TorchText（用于自然语言处理）。

- 易于集成和扩展：PyTorch与其他Python库（如NumPy）集成良好，且提供了工具方便用户自行扩展，比如通过C++接口可以编写自定义操作。

PyTorch因其易用性、灵活性和强大的功能，正在成为研究者和开发者中越来越受欢迎的平台选择。