PyTorch

PyTorch es una biblioteca de Python construida en torno a dos capacidades principales: una biblioteca de tensores al estilo NumPy con una aceleración por GPU sólida, y un framework de deep learning basado en un sistema de diferenciación automática tipo cinta (tape-based, autograd) que rastrea las operaciones sobre tensores para calcular gradientes. Su módulo `torch.nn` construye capas de redes neuronales sobre autograd, `torch.jit` (TorchScript) puede compilar código de PyTorch en modelos serializables y optimizables, y bibliotecas de Python existentes como NumPy, SciPy y Cython se pueden usar para ampliarlo.

PyTorch se usa habitualmente como sustituto de NumPy acelerado por GPU, o como plataforma de investigación en deep learning, y su diseño favorece un estilo imperativo y centrado en Python: escribes y depuras modelos como código Python normal, en lugar de mediante una definición de grafo estático separada.

Encaja en investigadores e ingenieros que construyen y entrenan redes neuronales y que prefieren una biblioteca de tensores y autograd flexible y nativa de Python, en lugar de un framework de deep learning de más alto nivel y más rígido en sus convenciones.