当前位置: 首页 > news >正文

《PyTorch documentation》(PyTorch 文档)

PyTorch documentation(PyTorch 文档

PyTorch is an optimized tensor library for deep learning using GPUs and CPUs.

(PyTorch是一个优化的张量库,用于使用GPU和CPU进行深度学习。)

Features described in this documentation are classified by release status:

(此留档中描述的功能按发布状态分类:)

Stable: These features will be maintained long-term and there should generally be no major performance limitations or gaps in documentation. We also expect to maintain backwards compatibility (although breaking changes can happen and notice will be given one release ahead of time).

稳定:这些特性将长期保持,通常不应该有主要的性能限制或留档差距。我们还希望保持向后兼容性(尽管可能会发生重大更改,并且会提前通知一个版本)。

Beta: These features are tagged as Beta because the API may change based on user feedback, because the performance needs to improve, or because coverage across operators is not yet complete. For Beta features, we are committing to seeing the feature through to the Stable classification. We are not, however, committing to backwards compatibility.

测试版:这些功能被标记为测试版,因为应用编程接口可能会根据用户反馈而改变,因为性能需要提高,或者因为跨运营商的覆盖尚未完成。对于测试版功能,我们承诺将该功能纳入稳定分类。但是,我们不承诺向后兼容。

Prototype: These features are typically not available as part of binary distributions like PyPI or Conda, except sometimes behind run-time flags, and are at an early stage for feedback and testing.

原型:这些功能通常不能作为PyPI或Conda等二进制发行版的一部分提供,除非有时在运行时标志之后,并且处于反馈和测试的早期阶段。

Community(社区)

  • PyTorch Governance | Build + CI
  • PyTorch Contribution Guide
  • PyTorch Design Philosophy
  • PyTorch Governance | Mechanics
  • PyTorch Governance | Maintainers

Developer Notes(开发者笔记

  • Automatic Mixed Precision examples
  • Autograd mechanics
  • Broadcasting semantics
  • CPU threading and TorchScript inference
  • CUDA semantics
  • PyTorch Custom Operators Landing Page
  • Distributed Data Parallel
  • Extending PyTorch

相关文章:

  • 学习记录:DAY21
  • 深度解析:Vue.js 性能优化全景指南(从原理到实践)
  • 破局 AI 焦虑:企业如何抢占智能时代的制高点
  • DC-DC常见应用问题解疑
  • 2025年CC攻击防御全攻略:应对复杂化攻击的实战策略
  • DeepSeek基础-使用python请求deepseek
  • 2025华东杯A/B/C题解题思路+可运行代码参考
  • 从 “可办“ 到 “好办“:云蝠大模型如何重塑政务服务体验
  • ubuntu下一些环境配置
  • 插入到word里面的用origin画的图,怎么获取图片细节?
  • 【Spring AI】Java结合ollama实现大模型调用
  • 大数据治理自动化与智能化实践指南:架构、工具与实战方案(含代码)
  • 一种动态分配内存错误的解决办法
  • 蓝桥杯 序列计数
  • nginx 代理时怎么更改 Remote Address 请求头
  • 单片机-89C51部分:11、IIC 、传感器温湿度
  • 机器手电机驱动器小体积解决方案
  • mybatis-plus 枚举实现模版,导入,导出
  • Spring AI应用系列——基于ARK实现多模态模型应用
  • OpenHarmony - 小型系统内核(LiteOS-A)(十七)标准库
  • 解放日报:“北斗七星”列阵,AI群星闪耀
  • 科学家为AI模型设置“防火墙”,以防止被不法分子滥用
  • 上海“模速空间”:将形成人工智能“北斗七星”和群星态势
  • 民生银行一季度净利127.42亿降逾5%,营收增7.41%
  • 83岁连丽如每周登台说书,还上了15堂连派评书课
  • 深入贯彻中央八项规定精神学习教育中央指导组派驻地方和单位名单公布