雷锋网AI研习社按，年1月，Facebook开源PyTorch，短短一年时间，PyTorch便发展成一线开发者争相使用的工具。这一年间，有哪些研究人员对PyTorch的发展做出了贡献？关于PyTorch的经典课程有哪些？它经历了什么样的改变？研究人员又带来了哪些创新？
在PyTorch开源一周年纪念日，其开发团队在官方Blog上发表《PyTorch,ayearin....》一文，为我们解答了上述问题。雷锋网AI研习社将原文编译整理如下：
距离我们开源PyTorch已经有一年时间。在这一年时间里，我们寻求建立一个灵活的深度学习研究平台，这是一段极棒的旅程。感谢所有使用PyTorch，为PyTorch的发展做出贡献，并不断传播PyTorch的人，是你们一步一步建立了这样一个充满惊喜的社群。
下文中，我们总结了PyTorch在这一年间取得的进展、相关新闻和亮点。
社群
PyTorch社群是一个强健的有机体，感谢社群里喜爱PyTorch的研究人员和工程师。我们的社群构成多种多样，核心团队中有来自于多个国家、公司和大学的工程师和研究人员，如果没有他们的点滴贡献，PyTorch不可能发展得像现在这么好。
论文、工具包和Github
PyTorch发布之后，一些用户很快就利用PyTorch实现了他们喜欢的论文，并在Github上发布代码。现阶段，开源代码是研究人员的重要工具。
大家在一起，创造出了torchtext，torchvision和torchaudio工具包，帮助加快PyTorch在不同领域的发展。
BrandonAmos发布了第一个基于PyTorch的工具包——Block，使得操作分块矩阵更加容易。随后，CMU的LocusLab实验室发布了一系列关于PyTorch的工具包（