PyTorch

PyTorch は、2つのコア機能を中心に構築された Python ライブラリです。1つは強力な GPU アクセラレーションを備えた NumPy ライクなテンソルライブラリ、もう1つはテープベースの自動微分システム(autograd)を基盤とする深層学習フレームワークで、テンソルに対する操作を追跡して勾配を計算します。`torch.nn` モジュールは autograd の上にニューラルネットワーク層を構築し、`torch.jit`(TorchScript)は PyTorch のコードをシリアライズ・最適化可能なモデルにコンパイルでき、NumPy、SciPy、Cython といった既存の Python ライブラリを使って拡張することもできます。

PyTorch は通常、GPU アクセラレーション版の NumPy 代替として、または深層学習の研究プラットフォームとして使われ、その設計は命令的で Python ファーストなスタイルを重視しています。別途静的なグラフ定義を用意するのではなく、通常の Python コードとしてモデルを記述しデバッグできます。

より高レベルで独自色の強い深層学習フレームワークではなく、柔軟で Python ネイティブなテンソル・自動微分ライブラリを求めながらニューラルネットワークを構築・訓練する研究者やエンジニアに向いています。