1.1.3　选择PyTorch 2.0实战框架

工欲善其事，必先利其器。本书选用PyTorch 2.0作为讲解的实战框架。

PyTorch是一个Python开源机器学习库，它可以提供强大的GPU加速张量运算和动态计算图，方便用户进行快速实验和开发。PyTorch由Facebook的人工智能研究小组于2016年发布，当时它作为Torch的Python版，目的是解决Torch在Python中使用的不便之处。

Torch是另一个开源机器学习库，它于2002年由Ronan Collobert创建，主要基于Lua编程语言。Torch最初是为了解决语音识别的问题而创建的，但随着时间的推移，Torch开始被广泛应用于其他机器学习领域，包括计算机视觉、自然语言处理、强化学习等。

尽管Torch在机器学习领域得到了广泛的应用，但是它在Python中的实现相对较为麻烦，这也就导致其在Python社区的使用率不如其他机器学习库（如TensorFlow）。这也就迫使了Facebook的人工智能研究小组开始着手开发PyTorch。

在2016年，PyTorch首次发布了Alpha版本，但是该版本的使用范围比较有限。直到2017年，PyTorch正式发布了Beta版本，这使得更多的用户可以使用PyTorch进行机器学习实验和开发。在2018年，PyTorch 1.0版本正式发布，此后PyTorch开始成为机器学习领域中最受欢迎的开源机器学习库之一。

在PyTorch Conference 2022上，PyTorch官方正式发布了PyTorch 2.0，整场活动含Compiler率极高，跟先前的1.x版本相比，2.0版本有了颠覆式的变化。

PyTorch 2.0中发布了大量足以改变PyTorch使用方式的新功能，它提供了相同的Eager Mode和用户体验，同时通过torch.compile增加了一个编译模式，在训练和推理过程中可以对模型进行加速，从而提供更佳的性能和对Dynamic Shapes及Distributed的支持。

自发布以来，PyTorch一直都是深度学习和人工智能领域中最为受欢迎的机器学习库之一。它在国际学术界和工业界都得到了广泛的认可，得到了许多优秀的应用和实践。同时，PyTorch也持续更新和优化，使得用户可以在不断的发展中获得更好的使用体验。