PyTorch в машинном обучении используется для решения различных задач, включая: распознавание образов на изображениях; компьютерное зрение, обнаружение движущихся объектов; поиск закономерностей, анализ данных, в том числе неструктурированных; обработка естественного языка, распознавание речи и машинный перевод; создание машинных описаний для изображений; анализ текстов и поиск в них информации; генерация текстового контента и картинок. Также PyTorch активно используется в научных исследованиях в таких областях, как биоинформатика, медицина, финансовые технологии и других. Кроме того, фреймворк предоставляет доступ к множеству предварительно обученных моделей для различных задач машинного обучения, таких как классификация изображений, обработка текста и многое другое.