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PyTorch 是一种基于 Python 的开源机器学习框架，它提供了丰富的工具和库，用于开发和训练深度学习模型。PyTorch 的一个主要特点是使用动态计算图的方式，这意味着我们可以在运行时构建、修改和调试计算图，使得开发和调试过程更加灵活和直观。

相比于其他深度学习框架，PyTorch 的代码更加易读和简洁，因为它遵循 Python 的编程范式。这让开发者可以更自然地表达他们的想法，并且更容易理解和维护代码。此外，PyTorch 还提供了丰富的预训练模型和模型定义工具，可以帮助用户快速搭建和训练自己的深度学习模型。

PyTorch 具备良好的可扩展性，可以在多个计算设备上运行，包括 CPU、GPU 和 TPU。它也提供了丰富的优化方法和技术，帮助用户提高深度学习模型的性能和效率。此外，PyTorch 还支持分布式训练，并提供了各种分布式训练工具和算法，使得用户可以在多台机器上进行高效地模型训练。

总之，PyTorch 是一个功能强大、易于使用和高度可扩展的深度学习框架。它通过利用动态计算图、简洁的代码和丰富的工具库，帮助开发者更容易地构建、训练和调试深度学习模型。无论是学术界还是工业界，PyTorch 都广泛应用于各种深度学习任务，并得到了广泛认可和支持。