[16][17][18][19] PyTorch proporciona dos características de alto nivel:[20] Además, PyTorch se integra bien con bibliotecas como TensorRT para inferencia de alto rendimiento y soporta formatos como ONNX para facilitar el despliegue en diversas plataformas [22].
Facebook operó PyTorch y Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding (Caffe2), pero los modelos definidos para los dos entornos de trabajo o Frameworks eran incompatibles.
El proyecto Open Neural Network Exchange (ONNX[23][24]) fue creado por Facebook y Microsoft en septiembre de 2017 para convertir modelos entre frameworks.
Este método es especialmente potente cuando se están construyendo redes neuronales para ahorrar tiempo en una época en la que calcular la diferenciación de los parámetros es un paso adelante.
PyTorch Autograd hace que sea fácil definir gráficos computacionales y coger distintos grados, pero Raw Autograd puede ser un nivel demasiado bajo para definir redes neuronales complejas.