上面圖片截自官網，主要想體現的是如下四點：
1. 生產環境可用，
使用torch script在eager和graph模式間能夠做到無縫切換，并且可以使用TorchServe加速，
2. 分布式訓練，
在研究和生產中，通過torch.distributed能實作可伸縮的分布式訓練和性能優化，
3. 穩健的生態系統
豐富的工具和庫生態系統擴展了PyTorch的能力，并支持計算機視覺、NLP等方面的開發，
4. 云支持
PyTorch在主要的云平臺上得到了很好的支持，使開發者能夠無障礙開發，并且后期易于擴展，
5. 其它
支持android或IOS開發，支持ONNX等，
雖然介紹很花里胡哨，究其本質就一句話：
PyTorch is an optimized tensor library for deep learning using GPUs and CPUs.
翻譯過來就是：PyTorch是一個使用GPU和CPU進行深度學習的優化張量庫，
首先，它是一個張量操作的庫
然后，它是一個優化后的張量庫
最后，CPU當然支持，GPU也是支持的
這個介紹也給我們后面的學習指明了方向--先把張量搞清楚，
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