PyTorch是一个开源的机器学习框架，其起源和发展与多家知名公司和机构紧密相关，但主要归功于Facebook及其人工智能研究实验室FAIR（Facebook AI Research）。以下是对PyTorch来源的详细阐述：

PyTorch的前身是Torch，一个用Lua编写的机器学习框架。Torch在学术界和工业界都积累了一定的用户基础和影响力。然而，随着深度学习技术的快速发展和Python语言的普及，Facebook AI Research团队看到了Torch框架在易用性和社区支持方面的局限性，于是决定开发一个新的、基于Python的深度学习框架，即PyTorch。

PyTorch的开发得到了Facebook的大力支持和投入。Facebook AI Research团队汇聚了一批顶尖的机器学习专家和工程师，他们凭借丰富的经验和深厚的技术积累，成功地将PyTorch打造成为了一个功能强大、灵活易用的深度学习框架。PyTorch不仅继承了Torch框架的许多优点，如动态计算图、高效的GPU加速等，还加入了更多现代深度学习所需的特性和功能，如自动求导、多种神经网络层支持等。

除了Facebook之外，PyTorch的发展还得益于广泛的社区支持和贡献。自发布以来，PyTorch就以其开源和灵活的特性吸引了大量开发者和研究人员的关注。他们积极地在PyTorch社区中分享代码、经验和技巧，共同推动了PyTorch的发展和完善。此外，许多高校和科研机构也将PyTorch作为教学和科研的首选工具，进一步扩大了PyTorch的影响力和用户基础。

如今，PyTorch已经成为深度学习领域的主流框架之一，广泛应用于计算机视觉、自然语言处理、强化学习等多个领域。它的成功不仅归功于Facebook AI Research团队的卓越工作，更得益于整个社区的共同努力和贡献。未来，随着深度学习技术的不断发展和应用场景的不断拓展，PyTorch将继续发挥其在深度学习领域的重要作用，为更多的开发者和研究人员提供强大的支持和帮助。