关键特性 &
能力
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生产就绪
使用 TorchScript 无缝过渡到急切模式和图模式之间，并借助 TorchServe 加速进入生产环境的路径。
分布式训练
torch.distributed 后端支持可扩展的分布式训练和性能优化，在研究和生产中发挥作用。
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、自然语言处理等领域的开发。
云支持
PyTorch 在主要的云平台上得到了良好的支持，提供了高效的开发和简便的扩展。
安装PyTorch
选择您的偏好并运行安装命令。 Stable 代表当前经过测试和支持的 PyTorch 版本，适合大多数用户。如果您想要最新的、尚未完全测试和支持的每日构建版本， 可以选择 Preview。在安装之前，请确保您已经满足下面的先决条件（例如，numpy），这取决于您的包管理器。我们推荐使用 Anaconda 作为包管理器，因为它会安装所有依赖项。 您也可以安装以前版本的 PyTorch。请注意，LibTorch 仅适用于 C++。
注意: 最新PyTorch版本需配套使用Python 3.8或更高版本
PyTorch版本
OS类型
管理工具
编程语言
计算平台
运行命令:
PyTorch版本
Stable (1.13.0)
Preview (Nightly)
OS类型
Linux
Mac
Windows
管理工具
Conda
Pip
LibTorch
Source
编程语言
Python
C++ / Java
计算平台
CUDA 11.8
CUDA 12.1
CUDA 12.4
ROCm 5.2
CPU
运行命令:
conda install pytorch torchvision -c pytorch
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