主要特性和
功能
查看所有功能
生产就绪
使用 TorchScript 在 eager 模式和图形模式之间无缝过渡，并使用 TorchServe 加速生产之路.
分布式训练
torch.distributed 后端支持研究和生产中的可扩展分布式训练和性能优化.
强大的生态系统
丰富的工具和库生态系统扩展了 PyTorch，并支持计算机视觉、NLP 等领域的开发.
云支持
PyTorch 在主要云平台上得到了良好的支持，提供无摩擦的开发和轻松的扩展.
安装 PyTorch
选择您的首选项并运行安装命令。Stable 代表当前经过最多测试和支持的 PyTorch 版本。这应该适合很多用户。如果您想要每晚生成的最新的、未经过完全测试和支持的构建版本，则可以使用预览版。请确保您已满足以下先决条件（例如，numpy），具体取决于您的包管理器。Anaconda 是我们推荐的包管理器，因为它安装了所有依赖项。您还可以 安装以前版本的 PyTorch。请注意，LibTorch 仅适用于 C++
PyTorch 构建
你的操作系统
Package
语言
计算平台
运行此命令:
PyTorch 构建
Stable (1.13.0)
Preview (Nightly)
你的操作系统
Linux
Mac
Windows
Package
Conda
Pip
LibTorch
Source
语言
Python
C++ / Java
计算平台
CUDA 11.6
CUDA 11.7
ROCm 5.2
CPU
运行此命令:
conda install pytorch torchvision -c pytorch
注意: PyTorch LTS 已被弃用。有关更多信息，请参阅 此博客.
PyTorch的早期版本探索丰富的库、工具等生态系统来支持开发.
社区
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