C++

创建日期: 2020 年 5 月 14 日 | 最后更新日期: 2025 年 7 月 15 日

注意

如果您正在寻找 PyTorch C++ API 文档，请直接 点击此处。

PyTorch 提供了多项用于 C++ 的功能，最好根据您的需求进行选择。总体而言，支持如下：

C++ 中的 Tensor 和 Autograd

PyTorch Python API 中的大多数 Tensor 和 Autograd 操作在 C++ API 中也可用。这些包括：

• torch::Tensor 方法，如 add / reshape / clone。可用方法的完整列表，请参阅：https://pytorch.ac.cn/cppdocs/api/classat_1_1_tensor.html

• C++ Tensor 索引 API，其外观和行为与 Python API 相同。有关其用法的详细信息，请参阅：https://pytorch.ac.cn/cppdocs/notes/tensor_indexing.html

• Tensor Autograd API 和 torch::autograd 包，这对于在 C++ 前端构建动态神经网络至关重要。更多详情，请参阅：https://pytorch.ac.cn/tutorials/advanced/cpp_autograd.html

在 C++ 中编写模型

我们提供了完全在 C++ 中编写和训练神经网络模型的全部功能，包含熟悉的组件，如 torch::nn / torch::nn::functional / torch::optim，它们与 Python API 非常相似。

• 有关 PyTorch C++ 模型编写和训练 API 的概述，请参阅：https://pytorch.ac.cn/cppdocs/frontend.html

• 有关如何使用该 API 的详细教程，请参阅：https://pytorch.ac.cn/tutorials/advanced/cpp_frontend.html

• 有关 torch::nn / torch::nn::functional / torch::optim 等组件的文档，请参阅：https://pytorch.ac.cn/cppdocs/api/library_root.html

C++ 打包

有关如何安装 libtorch（包含上述所有 C++ API 的库）并与其链接的指南，请参阅：https://pytorch.ac.cn/cppdocs/installing.html。请注意，在 Linux 上，我们提供了两种类型的 libtorch 二进制文件：一种是用 GCC pre-cxx11 ABI 编译的，另一种是用 GCC cxx11 ABI 编译的，您应根据系统使用的 GCC ABI 进行选择。