Para identificar a característica que distingue o PyTorch de outras bibliotecas como o TensorFlow, vamos analisar as opções: a) Computação estática - Essa característica é mais associada ao TensorFlow, que tradicionalmente utiliza gráficos de computação estáticos. b) Interface complexa - O PyTorch é conhecido por ter uma interface mais intuitiva e fácil de usar em comparação com o TensorFlow, então essa opção não é correta. c) Computação dinâmica - O PyTorch se destaca por sua capacidade de computação dinâmica, permitindo que os gráficos de computação sejam construídos em tempo real, o que facilita a depuração e a experimentação. d) Uso exclusivo para visão computacional - Essa afirmação é falsa, pois o PyTorch pode ser utilizado em diversas áreas, não apenas em visão computacional. Portanto, a alternativa correta que distingue o PyTorch de outras bibliotecas, como TensorFlow, é: c) Computação dinâmica.