PyTorch是一个开源的深度学习框架，由Facebook AI研究院开发并维护。它在深度学习领域广受欢迎，被许多研究人员和工程师用于构建各种深度学习模型。

在选择PyTorch作为深度学习框架时，有以下几个主要原因：

  1. 灵活性：PyTorch采用动态图模式，这意味着可以使用Python语言的灵活性和易用性，方便用户编写自定义的深度学习模型，调试代码和进行实验。与静态图的框架相比，PyTorch更加直观和易于理解。

  2. 易用性：PyTorch提供了丰富的API和工具，使得深度学习模型的构建、训练和部署变得更加简单。其文档详尽，社区活跃，用户可以很容易地学习和使用PyTorch。

  3. 功能丰富：PyTorch提供了多种功能丰富的工具和模块，包括各种优化器、损失函数、模型定义、数据加载等，可以帮助用户快速构建复杂的深度学习模型。

  4. 社区支持：PyTorch拥有庞大的用户社区和开发者社区，用户可以在社区中获取问题解答、交流经验，还可以找到各种开源项目和资源，加速深度学习模型的开发和部署过程。

在本教程中，我们将介绍PyTorch的基本概念和用法，帮助您快速入门深度学习领域，并使用PyTorch构建和训练自己的深度学习模型。接下来我们将介绍PyTorch的安装和基本操作，以及如何构建一个简单的深度学习模型。希望这个教程能够帮助您更好地了解和使用PyTorch。