以下是 PyTorch 的一些主要特点：
1. 动态计算图：PyTorch 使用动态计算图，这意味着在定义模型时可以直接执行计算操作，从而更加灵活，并且方便调试和编写复杂的模型结构。
2. 易于使用：PyTorch 提供了简洁、清晰的 API，使得用户可以很快上手并快速实现想法。与 TensorFlow 等静态计算图框架相比，PyTorch 更加直观和友好。
3. 支持动态神经网络：PyTorch 支持动态神经网络，能够根据输入数据的不同情况灵活调整网络结构，适用于需要动态变化的场景，如自然语言处理等。
4. 广泛的应用：PyTorch 在计算机视觉、自然语言处理、强化学习等各个领域都有广泛的应用，被众多学术界和工业界机器学习研究者和开发者所采用。
总的来说，PyTorch 是一个功能强大且易于使用的深度学习框架，为用户提供了丰富的工具和功能，帮助他们在深度学习领域取得更好的成果。
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