2017 年 1 月,Facebook AI 研究团队发布 PyTorch,一个基于 Torch 的 Python 工具包,专门用于 GPU 加速的深度学习编程。

2017 年 8 月,PyTorch V 0.2.0 发布,引入广播、高级索引、高阶梯度、新图层,以及分布式训练等,前两者进一步方便了 Tensor 与 Numpy 互转。

2018 年 4 月,Caffe2 代码合并到 PyTorch。Facebook 打算将 PyTorch 的研究特性与 Caffe2 的生产特性更好地结合起来。

2018 年 4 月,PyTorch V 0.4.0 发布,新特性包括 Tensor 和 Variable 合并,强化 Numpy 风格的 Tensor 构建等,并正式支持 Windows 系统。

2018 年 10 月,PyTorch V 1.0.0 发布,融合 PyTorch 自身灵活性、研究优势与 Caffe2 的后端与应用能力、ONNX 的框架转换能力于一体;同时 FastAI V1.0 发布,可用单一 API 玩转常见深度学习应用,大大降低了深度学习的学习门槛。

2019 年 5 月,PyTorch V 1.1 发布,提供了新的 API,原生支持 TensorBoard 和自定义循环神经网络,并提升了性能。

PyTorch 刚走过了 2 年 4 个月的时间,发展相当迅速。