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提示
本教程自 PyTorch 2.4 起已弃用。有关 PyTorch 自定义操作符的最新指南，请参阅 PyTorch 自定义操作符。

PyTorch 1.0 版本引入了一种名为 TorchScript 的新编程模型。TorchScript 是 Python 编程语言的一个子集，可以被 TorchScript 编译器解析、编译和优化。此外，编译后的 TorchScript 模型可以选择序列化为磁盘文件格式，随后你可以从纯 C++（以及 Python）中加载并运行这些模型以进行推理。

TorchScript 支持 torch 包提供的大部分操作，允许你仅通过 PyTorch “标准库”中的一系列张量操作来表达多种复杂模型。然而，有时你可能会发现自己需要用自定义的 C++ 或 CUDA 函数来扩展 TorchScript。虽然我们建议你仅在无法（高效地）用简单的 Python 函数表达你的想法时才采用此方法，但我们确实提供了一个非常友好且简单的接口，用于使用 ATen（PyTorch 的高性能 C++ 张量库）定义自定义 C++ 和 CUDA 内核。一旦将这些自定义内核（或“操