PyTorch 简介

PyTorch 的诞生

PyTorch是由Facebook人工智能研究院（FAIR）开发的一款开源深度学习框架，诞生于2016年。从那时起，PyTorch便凭借其易用性、高效性和强大的GPU加速支持，迅速在学术界和工业界崭露头角。

PyTorch 的发展

1. PyTorch 0.x 系列
PyTorch 0.1.0 (2016年9月)
PyTorch的初始发布版本，主要为学术研究而设计，提供了自动微分和动态计算图功能。PyTorch PyTorch 0.2.0 (2017年6月)
引入 torch.onnx 支持，允许 PyTorch 模型导出为 ONNX 格式，增强了与其他框架的互操作性。PyTorch 0.3.0 (2017年11月)
提升了对分布式计算的支持，加入 CUDA 9 和 cuDNN 7 支持，改进了 RNN 性能。 
PyTorch 0.4.0 (2018年4月24日)

这是一个重大版本更新，合并了 Tensor 和 Variable，引入 torch.no_grad()，并移除了 volatile。这个版本标志着 PyTorch 走向更简洁和更高效的 API 设计。

2. PyTorch 1.x 系列
PyTorch 1.0.0 (2018年12月)
这是一个重要里程碑版本，标志着 PyTorch 的正式成熟。1.0 版本引入了支持 C++ 前端的 JIT 编译器，提升了模型的生产部署能力。TorchScript 的引入使得模型在推理时的执行速度更快，也方便了跨平台部署。

PyTorch 1.1.0 (2019年5月)
增加了新的分布式训练接口和强化的 JIT 功能，还改进了性能优